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gr-lora_sdr

GNU Radio实现的开源LoRa软件无线电收发机

GNU RadioLoRaSDR软件定义无线电开源Github开源项目

gr-lora_sdr项目提供了基于GNU Radio的完整LoRa软件无线电收发机实现。支持灵活设置扩频因子、编码率和带宽等LoRa参数。通过分层模块设计，便于实现USRP设备间以及USRP与商用LoRa设备的通信。项目还包含用于低信噪比环境下性能评估的仿真框架。作为开源项目，gr-lora_sdr可通过源码编译或conda包方式安装使用。

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介绍相关项目
lidar-slam-detection - 面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构
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LSD是一个面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构。它支持多种传感器集成,提供便捷的标定工具,实现软件时间同步及数据记录回放。系统集成了基于体素3D-CNN的点云目标检测、跟踪和预测功能,以及基于GICP、FLOAM和FastLIO的前端里程计算法和基于G2O的后端优化。LSD还包含基于Web的交互式地图编辑工具,并可与ROS系统对接。作为一个功能完备的感知方案,LSD为自动驾驶和机器人应用提供了坚实的技术基础。
awesome-demos - Gradio构建的AI演示和应用集合
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该项目汇集了使用Gradio构建的多样化AI演示和应用。涵盖自然语言处理、计算机视觉等领域，包括文本生成、图像处理、语音合成等功能。展示了AI技术的多样性和实用性，为开发者提供参考和灵感。
graphsignal-python - Graphsignal为AI应用提供全面观测与性能优化
AI观测GithubGraphsignal应用监控开源项目性能分析错误追踪
Graphsignal是一个面向AI代理和LLM应用的观测平台，提供AI上下文追踪、交互评分、延迟分析、成本监控和异常检测等功能。该平台支持OpenAI和LangChain等主流框架，性能开销低，可帮助开发者轻松监控和分析AI应用，提升整体运行效果。通过Graphsignal，开发团队能够更好地了解AI应用的运行状况，及时发现并解决潜在问题。该平台采用自动化集成方式，便于开发者快速部署，实现AI应用的实时监控和性能优化。
sitad2 - FLUX.1-dev驱动的AI图像生成LoRA模型
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Sitad2是基于black-forest-labs/FLUX.1-dev开发的LoRA模型，通过Replicate平台训练而成。模型集成diffusers库，使用REALLISTICAIMODEL触发词进行图像生成，支持LoRA权重调整、合并和融合功能。
sionna - 基于TensorFlow的开源通信系统仿真库推动物理层创新
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Sionna是一个开源Python库，利用TensorFlow进行数字通信系统的链路级仿真。该项目为物理层研究提供了实用工具，支持GPU加速，并配有多种示例和教程。研究人员和工程师可以通过pip或Docker安装使用。Sionna致力于提升性能和用户体验，为通信系统的开发和优化创造了便利条件。
ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案
AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习
ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能，支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型，并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境，为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。
super-gradients - 开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署
GithubSuperGradients开源项目模型训练深度学习计算机视觉预训练模型
Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。
lora - 丰富多样的动漫表情和视觉效果LoRA库
AI绘图GithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion动漫风格开源项目模型表情生成
该项目是一个综合性的动漫风格LoRA库，涵盖了多种表情和视觉效果。包含各类眼睛样式（如猫眼、星形眼、心形眼等）、多样化的嘴型和表情（如邪恶笑容、感性表情等），以及视觉效果（如对比度调整、模糊效果等）。这些LoRA模型可为动漫风格图像创作提供丰富的表现力和多样性。
LyCORIS - 用于稳定扩散的其他秩适应实现
AI模型GithubLoRALyCORISStable Diffusionfine-tuning开源项目
LyCORIS项目提供了一系列针对Stable Diffusion的高效参数调优算法，包括LoRA、LoHa、LoKr和DyLoRA等。项目支持多种接口（如ComfyUI和InvokeAI）和训练方案（如kohya-ss和Naifu-Diffusion），并能与PyTorch模块无缝整合。通过不同算法的比较，LyCORIS在保真度、灵活性和训练速度上表现出色。用户可以通过简便的pip安装，探索多样的网络配置和训练方式，实现图像生成的定制化。
kohya_ss - Stable Diffusion模型训练图形界面工具
CUDAGithubKohya's GUILoRAStable Diffusion开源项目训练参数
kohya_ss是一个开源的Stable Diffusion模型训练工具,提供图形用户界面。用户可以通过界面设置训练参数,生成所需的命令行指令。支持多个操作系统,具备LoRA训练和样本图像生成等功能。该工具简化了Stable Diffusion模型的自定义训练流程,有助于AI图像生成。
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