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在蓝牙协议中,UUID(通用唯一识别码,Universally Unique Identifier) 是一种标准化的 128 位数字标识符,用于唯一标识蓝牙设备中的服务、特征、描述符等核心组件,确保不同设备之间能准确识别和通信。它相当于蓝牙通信中的“身份证”,让设备明确“要连接什么服务”“如何交互数据”。蓝牙 UUID 是设备服务和特征的“数字身份证”,通过标准化和自定义两种形式,确保蓝牙设备间能准确识别、通信和交互。在开发中,需根据功能需求选择标准 UUID(简化开发)或自定义 UUID(实现私有功能),并注意其 128 位格式的正确使用。
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Storm是斯坦福大学开发的一个开源人工智能驱动的知识管理系统。项目地址:https://github.com/stanford-oval/stormSTORM基于大语言模型(LLM),能够从零开始构建类似维基百科的文章,通过互联网搜索和引用整理,生成完整的带有引注的长篇文章。它特别适合希望轻松探索新领域,获取相关信息并将其组织成知识体系的用户。
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蓝牙技术在设备互联互通中应用广泛,但开发过程中常因协议复杂性、设备兼容性、环境干扰等问题导致对接困难。一、设备搜索不到或发现不稳定常见原因1.权限问题:移动端(Android/iOS)未申请蓝牙或位置权限(Android BLE扫描需位置权限);2.设备状态异常:目标设备未开启“可发现模式”,或广播间隔设置过长;
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Void是由VoidEditor团队开发的开源AI编码环境,基于VSCode代码库构建,集成了LLM编程工作流、Agent插件系统与多语言支持,为开发者提供可扩展、模块化的AI驱动型IDE编码助手体验。其核心特点包括AI代理模式(支持Agent Mode和Gather Mode)、快速编辑与智能补全(Tab一键补全、内联快速编辑)、数据私有化与本地化部署(代码不经过第三方服务器中转,支持多平台及SSH、WSL集成)、多模型支持(可接入OpenAI、Anthropic、开源LLM等),同时还具备文件管理、Chat编辑器、LLM插件、终端集成、多窗口与多标签支持等功能,用户可灵活配置LLM引擎并通过自定义插件拓展Agent能力。
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Dioxus是一个用Rust语言编写的、受React启发的跨平台前端框架,旨在为构建跨平台的用户界面提供高效、高性能的解决方案。Dioxus由Jonathan Kelley于2021年启动原型开发,核心目标是用Rust构建高性能跨平台UI框架。2022年1月发布首个稳定版本v0.1,初期聚焦Web与桌面端支持,采用类似React的RSX语法和虚拟DOM架构。
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LeRobot是Hugging Face推出的开源机器人开发平台,得到了NVIDIA的强力支持。LeRobot作为Hugging Face推出的开源机器人开发平台,其发展历程清晰展现了平台从起步到不断扩展的演进轨迹。2024年5月,Hugging Face的机器人项目负责人雷米·卡德内正式宣布推出LeRobot开源代码库,定位其为机器人领域的“Transformer架构”,提供带有预训练检查点的高级AI模型简洁实现,并复现了31个学术界数据集和模拟环境,让开发者无需实体机器人即可上手。同年12月18日,LeRobot团队联合The Robot Studio和NepYope打造全新腱驱动技术,并计划将该技术全部开源到LeRobot库,进一步丰富平台技术储备。
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蓝牙设备的读写技术本质上是通过无线射频信号实现的数据交互过程,其核心基于蓝牙协议栈(Bluetooth Protocol Stack)的分层设计,不同版本的蓝牙(如经典蓝牙BR/EDR、低功耗蓝牙BLE)在读写机制上略有差异,但核心原理相通。一、蓝牙通信的底层基础蓝牙设备工作在2.4GHz ISM公用频段(全球免费开放,无需授权),通过跳频扩频(FHSS)技术减少同频段干扰(每秒跳变1600次,覆盖79个1MHz信道)。通信双方需遵循统一的协议栈规范,确保数据能被正确解析。
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Agent Zero是一个基于Python开发的开源智能体框架,目的是为开发者打造AI智能体筑牢基础,深度封装了智能体开发的核心逻辑,覆盖了从智能体感知环境、精准决策到高效执行任务,再到自主学习优化的全流程。该框架的核心目标是创建能够解决实际问题、在使用中不断学习和进化、把复杂任务拆解给多个子智能体处理,并且能像人类一样使用电脑(如跑脚本、访问文件、上网、搜索等)的AI智能体。
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gemini-cli` 是 Google 推出的基于 Gemini 大模型的命令行工具,旨在让开发者和终端用户通过命令行界面快速调用 Gemini 模型的能力,无需复杂的 API 集成或图形界面操作。该工具的优势在于将 Gemini 模型的能力「轻量化」接入命令行工作流,减少了上下文切换成本,尤其适合习惯终端操作的技术用户。
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massCode:一个基于Vue + Electron实现的开源免费的跨平台代码片段管理工具,帮助开发者更好地记录管理代码片段。它内置了600多种编程语言的语法高亮支持,支持使用多级文件夹和标签来组织代码片段,提供快速的全文搜索功能,并具备自动保存功能。支持使用多级文件夹和标签来组织代码片段,每个片段还可以包含多个选项卡,提供更高的组织级别;使用Codemirror作为编辑器基础,支持tmLanguage语法高亮,拥有超过160种语法支持;可实时查看HTML和CSS的渲染结果;支持Markdown编写,提供语法高亮、表格、列表等格式化功能,还支持Mermaid图表编辑;可以将代码片段序列转换为演示文稿;支持从Markdown创建思维导图;提供快速全文搜索功能,支持搜索词高亮显示;自动保存工作过程中的任何更改;增加了对VS Code、Raycast和Alfred的扩展支持;提供了文本工具、加密和安全工具等。
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Oxen是一款专为结构化和非结构化机器学习数据集设计的数据版本控制系统,目标是让数据集的版本管理如同代码一样简单高效。它具有极速操作、超大文件支持、海量文件兼容等优势,还提供了针对不同编程语言的绑定支持,包括Rust、Python以及HTTP接口。核心目标是让数据集的版本管理像代码版本控制(如 Git)一样简单高效。它针对结构化和非结构化数据(如图像、视频、表格数据等)进行了优化,解决了传统 Git 在处理大型数据集时的性能瓶颈。
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KitOps是用于AI/ML项目的集中版本控制工具,通过可重用组件、集中版本管理和安全的ModelKit打包格式来简化ML工作流。它与Docker、Terraform和Kubernetes等工具无缝集成,支持多种云端存储,如AWS S3和Azure Blob,可在不增大Git仓库的情况下对大型数据集进行版本管理。项目地址:https://github.com/jozu-ai/kitops
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Supabase 是一个开源的后端即服务(Backend-as-a-Service, BaaS)平台,常被称为“开源版 Firebase”。它旨在为开发者提供快速搭建后端所需的核心工具,无需从零构建数据库、认证、存储等基础设施。Supabase 的核心目标是:“提供开源的 Firebase 替代方案”,让开发者通过简单的 API 即可使用企业级后端功能,同时保持数据控制权和开源自由。它强调“无供应商锁定”,支持自托管或使用其托管服务,数据存储在开源的 PostgreSQL 中,避免被单一平台绑定。
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AppFlowy 是一个开源的协作办公工具,定位为“开源版 Notion”,旨在为用户提供一个隐私优先、可自定义且本地优先的笔记与协作平台。它支持跨平台使用,包括桌面端(Windows、macOS、Linux)和移动端(iOS、Android),核心特点是开源免费、数据本地存储、高度可定制以及支持离线使用。
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国产开源对象存储系统RustFS在具备高性能、小体积、良好的兼容性等优势。其读写速度吊打同类工具 92% 以上,数据读写成功率达到 99.99%,二进制包仅 100MB,还全量支持 S3 协议,对 ARM 架构设备原生支持。项目地址:https://github.com/rustfs/rustfs一、技术原理1.Rust语言的底层支撑
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n8n是一款开源的工作流自动化平台,它提供了一个低代码平台,允许用户通过拖放操作创建复杂的工作流,无需编写大量代码。n8n由Jan Oberhauser于2019年在德国柏林创建。n8n采用公平代码(Fair Code)许可证,支持本地部署或云端使用,数据可控性高,适合对隐私敏感的企业。可用于个人效率提升,如聚合信息、定时提醒等;也适用于企业自动化,如复杂业务流程整合、数据备份与监控等;还能作为开发者工具,通过自定义代码扩展节点,快速对接内部API。用户可在n8n中创建复杂工作流,连接多个应用和数据源,实现任务自动化执行,如自动收集数据、整理成报告并发送,同时在通讯工具中发送通知。提供超过400种预制节点,支持与各种应用和服务集成,包括CRM、数据库、社交媒体平台、邮件服务等,还能对接各种第三方API。
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CSGHub是一个开源大模型管理平台,提供高效管理大模型及其数据集、空间和代码等资产的方法,可简化大型语言模型的管理和部署,用户可根据自身需求进行定制。CSGHub由OpenCSG团队开发的开源、可信的大模型资产管理平台。为用户提供一个开源开放的、针对大模型原生设计的资产管理平台,支持私有化部署和离线运行,帮助用户治理LLM和LLM应用生命周期中涉及到的资产,如数据集、模型文件、代码等。
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GraphRAG利用 LLM 的功能从非结构化文本中提取有意义的结构化数据,利用知识图谱记忆结构来增强 LLM 的输出,已被证明可以显著提高 LLM 在事实准确性和关系推理方面的性能。将输入文本分割为多个可分析单元TextUnits,使用LLM提取实体、关系和关键声明,然后通过层次聚类技术对图谱进行社区划分,并生成每个社区的摘要。
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智能体强化训练器(Agent Reinforcement Trainer,ART),使用GRPO算法训练多步骤智能体完成现实任务,支持Qwen2.5、Qwen3、Llama、Kimi等模型的强化学习训练。ART用在提高大型语言模型(LLM)在智能体工作流程中的性能,它允许开发者在现有的代码库中执行智能体运行,并将强化学习训练循环的复杂性卸载到ART后端。该平台使用GRPO算法训练多步骤智能体完成现实任务,支持Qwen2.5、Qwen3、Llama、Kimi等模型的强化学习训练。通过允许LLM从经验中学习,ART能够提高智能体的可靠性,适用于多种场景下智能体的强化训练。
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Kaa IoT Platform是一个开源的、跨平台的物联网应用框架,为开发者提供了一套完整的工具集,用于构建和管理各种规模的IoT解决方案。通过提供服务器和SDK组件,可实现对连接对象和后端基础设施的数据管理,能管理无限数量的设备,支持收集和分析传感器数据、分析用户行为等功能。
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