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MLflow 是一个开源的机器学习生命周期管理平台,在简化机器学习模型从开发到部署的全流程。它提供了统一的工具集,帮助数据科学家和工程师管理模型训练、参数调优、版本控制、部署和监控,解决了 ML 工作流中的碎片化问题。项目地址:https://github.com/mlflow/mlflow一、核心组件
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Mixtral 8x7B是Mistral AI于2023年12月11日发布的首个开源MoE(混合专家)大模型。Mixtral是一个稀疏的混合专家网络,基于Transformer的混合专家层,为纯解码器模型。每层有8个前馈块(专家),一个路由网络在每层为每个token选择两个专家来处理,最后将它们的输出组合相加。总参数量为46.7B,由于采用混合专家网络结构,每个token仅使用其中12.9B参数,上下文窗口大小为32K。采用了分组查询注意力(GQA),显著加快了推理速度,还减少了解码期间的内存需求,在32k token的序列长度上,可减少8倍的缓存内存使用,且不影响模型质量。在大多数基准测试中优于Llama 2 70B,推理速度快6倍。在TruthfulQA基准测试上比Llama 2更真实(73.9% vs 50.2%),在BBQ基准测试上呈现出更少的偏见。在MT - Bench上达到了8.3的分数,性能与GPT3.5相媲美。
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KServe是一个开源的云原生机器学习模型服务框架,专注于简化机器学习(ML)模型的部署、管理和扩展,尤其适用于大规模、分布式的生产环境。它基于Kubernetes(K8s)构建,遵循云原生理念,旨在为不同类型的模型提供标准化、高性能的推理服务。https://github.com/kserve/kserve一、定义与背景
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Triton框架(全称NVIDIA Triton Inference Server)是一款由NVIDIA开发的开源模型推理部署工具,旨在简化机器学习模型从训练到生产环境部署的流程,同时优化推理性能(如吞吐量、延迟)。它支持多框架、多模型、多硬件部署,广泛应用于云服务、边缘计算、嵌入式设备等场景。
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TorchServe是由Facebook(现Meta)和AWS联合开发的开源模型服务框架,专门用于简化PyTorch模型的部署流程,支持将训练好的PyTorch模型快速转化为可扩展、高可用的API服务。它旨在解决模型部署中的工程化难题,如服务启动、负载均衡、版本管理等,让开发者更专注于模型本身而非部署细节。
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OpenANN(OpenANN,Open Artificial Neural Network Library)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen 3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速,利用多核CPU和GPU进行并行计算,可获得更快的训练速度。同时具有高度灵活性和可扩展性,支持多种神经网络架构和优化算法,且采用模块化设计,可通过添加新模块来实现新功能或优化现有功能。
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MiniMind项目最初于2024年启动,目标是打造完全开源的轻量级语言模型训练框架。首个版本V1聚焦于降低训练门槛,支持消费级显卡运行,最低显存需求仅4GB,并通过优化算法实现了显著的训练速度提升。V1版本的核心技术包括基于Transformer-XL的模型架构、Rotary Embedding长文本处理技术,以及FlashAttention-2优化的显存管理,使得在RTX 3090上仅需2小时即可完成26M参数模型的训练。
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Union 是由 unionlabs 开发的一个信任最小化的零知识桥接协议,专为抗审查、超高安全性和去中心化金融使用而设计。零知识桥接协议是一种利用零知识证明技术,实现不同区块链网络之间信息传输(如消息、资金或其他数据)的通信协议。它能在不泄露敏感信息的前提下,确保跨链交互的安全性和可靠性。零知识证明允许证明者向验证者证明某个陈述是真实的,而无需透露除该陈述为真之外的任何其他信息。在桥接协议中,通过零知识证明技术,可在不暴露区块链具体交易细节或状态信息的情况下,验证跨链交易或消息的合法性,将区块链共识协议的安全性扩展到桥接过程中。
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基于Zigbee与WiFi的智能家居网关是连接不同协议智能设备、实现互联互通的核心枢纽。其设计需融合Zigbee低功耗、广覆盖的特点与WiFi高带宽、易接入互联网的优势,满足智能家居中多设备协同控制、数据交互的需求。解决不同无线协议设备的“孤岛问题”,一、核心目标 1.协议兼容:支持Zigbee设备(如传感器、开关)与WiFi设备(如摄像头、电视)的双向通信;
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FreeRTOS 是一款广泛应用于嵌入式系统的实时操作系统(RTOS),以开源、轻量、可裁剪为核心特点,特别适合资源受限的微控制器(MCU)和嵌入式设备。它提供任务调度、内存管理、同步与通信等核心功能,帮助开发者构建响应及时、可靠性高的实时应用,在智能家居、工业控制、物联网设备等领域应用广泛。
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传统城市交通信号优化的核心难点在于难以适配动态交通流,其依赖的固定配时方案无法应对车流随机变化、时段边界僵化及方向失衡等问题;数据采集滞后且片面,依赖低频次、小范围手段,缺乏实时性与全面性,难以支撑精准优化;路口多孤立优化,缺乏跨区域协同,易导致拥堵转移或配时冲突;对突发事故、紧急车辆通行等特殊场景响应被动,应急效率低;且多侧重机动车通行效率,忽视行人和非机动车需求,加之硬件技术落后、算法简单、管理机制僵化等瓶颈,进一步制约了优化效果。
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PandaX是一款基于Go语言开源的企业级物联网平台低代码开发框架,遵循AGPL - 3.0开源协议。基于go-restful+Vue3.0+TypeScript等实现前后端分离开发。支持设备管控、规则链、云组态、可视化大屏等功能,还可通过代码生成器一键生成前后端代码,减少开发量。后端使用自封装的go - restful框架,前端基于Vue3.0、TypeScript、vite3和Element - Plus,具有类型安全、开发效率高、UI组件丰富等特点。
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一、业务背景随着物联网技术的蓬勃发展,智能家居设备迎来了爆发式增长。据权威的《2024 年全球智能家居市场报告》指出,全球智能家居设备连接数已强势突破 200 亿台大关,在家庭能源消耗的版图中,智能设备占比达到了 45%,成为家庭能源消耗的重要组成部分。然而,传统的能源管理方式,如定时控制和阈值触发等,在面对复杂多变的家庭用电环境时,逐渐暴露出明显的局限性。
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Node-RED由IBM开发的可视化IOT编程工具,提供了可拖拉的操作界面以简化复杂的配置。支持各种系统平台,如Raspberry Pi、Arduino等,即使是没有编码知识的人也能通过可视化操作快速组装强大的应用程序。主要用于事件驱动型应用程序的开发,尤其适用于物联网领域。项目地址:https://nodered.org
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NFC(近场通信)技术因广泛应用于移动支付、身份认证、门禁控制等敏感场景,其安全技术体系是保障用户数据与交易安全的核心。该体系涵盖数据传输安全、存储安全、身份认证、防攻击机制等多个维度,通过硬件隔离、加密算法、协议规范等多层防护实现安全保障。一、硬件级安全
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NFC(近场通信)技术的未来发展将围绕技术升级、场景拓展、生态融合三大主线展开,结合5G、AI、区块链等前沿技术,从“单点突破”转向“系统重构”,成为驱动数字经济与物理世界深度融合的核心引擎。NFC从厘米级到智能交互,从消费电子到产业级应用,从独立技术到融合网络,从硬件竞争到标准主导。随着iTAP协议、NFC Release 15等标准落地,以及华为、支付宝等企业的生态整合,NFC有望在2025年后迎来爆发式增长,预计到2030年全球市场规模将突破4800亿元。这一技术不仅是连接设备的“桥梁”,更将成为重构产业逻辑、定义未来生活方式的核心力量。
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手机与NFC标签的通讯是基于近场电磁耦合的短距离无线通信技术,其核心机制可拆解为能量供给、协议交互、数据传输三个关键环节,依赖特定的频率、调制方式和行业标准实现稳定通讯。⓵ 手机发射13.56MHz射频场 → ⓶ 标签进入磁场,感应电流激活芯片 → ⓷ 手机通过ASK调制发送读取指令 → ⓸ 标签通过负载调制回应数据 → ⓹ 手机解析NDEF格式并执行对应操作。
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NFC(近场通信,Near Field Communication)是一种基于电磁感应的短距离无线通信技术,允许设备在厘米级范围内实现非接触式数据传输。具有快速连接和安全性高的优点,常见于手机支付、门禁系统等,如将手机靠近门禁读卡器即可开门。一、NFC的技术原理NFC技术源于RFID(射频识别)和互联互通技术,其核心是通过电磁耦合实现设备间的能量与数据交换:
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IoT DC3是一个基于Spring Cloud的100%完全开源分布式物联网平台,致力于解决物联网项目开发中的痛点问题,为物联网项目的开发和管理提供了一整套系统解决方案。具有水平可伸缩性,支持私有云、公有云、边缘部署等多种部署方式。项目地址:https://gitee.com/pnoker/iot-dc3一、系统架构
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DGIOT是国内首款轻量级开源工业物联网平台,前后端完全开源。具有6分钟一键式私有化快速部署的特点,可实现千万级设备接入与管理,电信级稳定性,兼容工业领域多行业的常见协议类型,提供物模型-规则引擎-数据通道-组态页面全流程可视化低代码开发。具备千万级设备接入与管理能力,拥有电信级稳定性。兼容工业领域多行业的常见协议类型,如MQTT、modbus、HTTP等。采用全流程可视化低代码开发,涵盖物模型、规则引擎、数据通道、组态页面等环节。
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