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lora-serialization

LoRaWAN 数据编解码库，简化物联网通信

LoRaWAN序列化解序列化ArduinoThe Things NetworkGithub开源项目

lora-serialization 是一个开源的 LoRaWAN 数据编解码库，专为 The Things Network 设计。该库支持 Arduino 设备和 TTN 平台间的数据转换，包括时间戳、GPS 坐标、温度等多种类型。通过提供全面的单元测试和便捷的 LoraMessage 类，它显著简化了物联网应用的数据处理过程，提高了开发效率。适用于需要可靠数据传输的各类 LoRaWAN 项目。

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介绍相关项目
iotdb - 物联网高性能时序数据管理系统
ApacheGithubIoTDB开源开源项目时序数据库物联网
IoTDB是专为物联网设计的高性能时序数据管理系统。该系统提供灵活部署、低硬件开销、高效目录结构、高吞吐读写、丰富查询语义及无缝集成开源生态。通过支持SQL语言、JDBC API和便捷的数据导入导出工具,IoTDB能够高效管理和分析海量时序数据。
json - 高性能JSON处理库 适用于现代C++
C++GithubJSONSTL序列化开源项目解析
JSON for Modern C++是专为现代C++设计的JSON处理库。它提供直观语法、简单集成和严格测试,支持JSON作为一等公民数据类型。该库实现序列化/反序列化、STL风格访问和任意类型转换,还支持JSON指针、补丁和二进制格式。这是一个全面高效的JSON解决方案,适用于C++开发者。
flatbuffers - 跨平台序列化库 实现极致内存效率
FlatBuffersGithub内存效率序列化库开源项目数据访问跨平台
FlatBuffers是一款跨平台序列化库，专注于优化内存效率。它支持直接访问序列化数据，无需预先解析，同时保持良好的兼容性。该库兼容多种编程语言和操作系统，提供从schema定义到数据读取的完整工作流程。FlatBuffers为开发者提供高效的数据处理方案，适用于需要优化内存使用的项目。
lora - 使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调
DreamboothGithubHuggingfaceLoRAPivotal TuningStable Diffusion开源项目
该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调，比dreambooth方法快两倍，支持inpainting，并且生成非常小的模型文件（1MB~6MB），便于共享和下载。兼容diffusers库，提供多向量核心调优反演功能，并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces，增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差，该方法显著缩小模型大小，同时保持高保真度，适用于需要快速高效微调的用户。
magistrala - 多协议支持的开源物联网中间件平台
GithubMagistrala多协议连接开源开源项目物联网平台设备管理
Magistrala是一个现代化的开源物联网中间件平台，支持HTTP、MQTT、WebSocket和CoAP等多种协议。平台提供设备管理、mTLS身份认证、细粒度访问控制和消息持久化等核心功能。它采用容器化部署，支持边缘计算，并提供SDK和CLI工具。Magistrala基于领域驱动设计架构开发，支持事件溯源，提供Prometheus和OpenTelemetry监控，并通过Edge Agent和Export服务实现远程IoT网关管理。其高质量代码和全面的功能使其成为构建各类复杂物联网解决方案的理想选择。
unit-minions - 自主训练LoRA以提升代码与文档生成效率
AI研发提效GithubLoRA代码生成开源项目测试代码生成用户故事生成
了解'unit-minions'如何利用LoRA模型进行自主训练，以显著提升软件开发周期中的AI辅助效能。项目内容包括完整的训练教程、操作视频以及代码实战演示，详细呈现从需求分析到代码生成的自动化全过程。通过LLaMA和ChatGLM LoRA模型，有效支持代码辅助、测试和需求详细化，旨在提供科学的工具优化工程师的工作流程，提升开发效率。
libtins - 跨平台高级C++网络数据包分析与构建库
C++库Githublibtins开源项目抓包数据包处理网络数据包
libtins是一款面向网络安全和数据包分析的高级C++库。它提供跨平台、高效的API，用于创建、发送、接收和操作网络数据包。支持WPA2解密、802.11协议和TCP ACK跟踪。依赖libpcap和openssl，可选择性禁用功能以减少依赖。启用C++11时性能更优。
LoRA - 大型语言模型的低秩适配方法与参数节省
DeBERTaGLUEGPT-2GithubLoRARoBERTa开源项目
LoRA通过低秩分解矩阵实现大型语言模型的低秩适配，减少了训练参数数量，实现高效的任务切换和存储节省。它在GLUE基准测试中的表现与完全微调相当或更好，同时显著降低了参数需求。LoRA支持RoBERTa、DeBERTa和GPT-2等模型，并已集成到Hugging Face的PEFT库中，提供了便捷的适配解决方案。
dataclasses-json - Python数据类与JSON转换的简化工具
GithubJSONPythondataclasses开源项目数据序列化数据类
dataclasses-json是一个为Python数据类提供JSON编码和解码功能的库。它支持嵌套数据类、多种Python集合类型和datetime对象,允许自定义字段名称和大小写。该库提供了处理缺失字段、未知字段和递归数据类的解决方案,简化了数据类与JSON之间的转换。这个工具对经常需要在Python数据类和JSON之间进行转换的开发者特别有用。
simdjson - 高性能JSON解析库 实现每秒GB级数据处理
C++库GithubJSON解析SIMD指令simdjson开源项目性能优化
simdjson是一款高效的JSON解析库，通过SIMD指令和微并行算法实现比主流库快4倍以上的解析速度。该库提供完整的UTF-8验证和精确数字解析，同时注重易用性和可靠性。simdjson具备JSON最小化、NDJSON处理等功能，能在运行时自动选择最适合的CPU解析器。目前已应用于Node.js、ClickHouse等多个知名项目中。
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