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开源的物联网平台:设备管理、数据收集、可视化 | 开源日报 No.336

thingsboard 是一款开源的物联网平台,提供全方位的设备管理、数据收集、处理和可视化功能。无论是设备管理、数据收集与处理,还是可视化展示,thingsboard 都能胜任。它还支持智能能源、车队跟踪、智能农业等多种物联网应用场景,满足不同行业的需求。更重要的是,thingsboard 还集成了强大的物联网规则引擎,能够自动化处理设备数据,提供更智能的解决方案。

thingsboard/thingsboard

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thingsboard 是一个开源的物联网平台,用于设备管理、数据收集、处理和可视化。

  • 设备管理
  • 数据收集与处理
  • 可视化
  • 支持智能能源、车队跟踪、智能农业等物联网应用场景。
  • 包含 IoT 规则引擎。

shardeum/shardeum

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shardeum 是一个基于 EVM 的自动扩展区块链平台。 通过分片模型实现了更快的处理时间和更低的交易成本,同时保证安全性和去中心化。

  • 可伸缩性: 通过分片实现水平扩展
  • 高性能: 低延迟和高吞吐量
  • 安全性: 先进的加密技术和强大的共识协议
  • 去中心化: 没有单点故障的真正去中心化网络
  • 互操作性: 与现有 DApps 和智能合约兼容的 EVM

pytorch/torchtune

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torchtune 是一个为 LLM 微调提供的原生 PyTorch 库。 该项目提供以下功能和优势:

  • 使用可组合和模块化构建块的流行 LLM 的 PyTorch 原生实现
  • 用于流行微调技术(LoRA,QLoRA)的易于使用且可修改的训练配方
  • 没有训练器,没有框架,只是 PyTorch!
  • 用于轻松配置训练、评估、量化或推理配方的 YAML 配置文件
  • 内置对多种常见数据集格式和提示模板的支持,帮助您快速开始训练 torchtune 专注于与生态系统中流行工具和库集成。

open-telemetry/opentelemetry-ebpf-profiler

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otel-profiling-agent 是一个用于生产规模数据中心的性能分析工具。

  • 实现了实验性的 OTel profiling 信号
  • 非常低的 CPU 和内存开销(在测试中,CPU 占用率为 1%,内存占用量为 250MB)
  • 支持原生 C/C++ 可执行文件,无需 DWARF 调试信息
  • 支持对系统库进行分析,无需帧指针和宿主机上的调试符号
  • 支持不同运行时之间混合堆栈跟踪
  • 完全非侵入式:不需要加载代理或库到被分析进程中
  • 不需要重新配置、仪器化或重启高级语言解释器和虚拟机:默认配置下支持每种受支持语言展开堆栈。 通过提供 make 目标可以在 amd64 和 arm64 架构上构建。

MakiNaruto/Automatic_ticket_purchase

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Automatic_ticket_purchase 是一个用于在大麦网抢票的脚本。 该项目的主要功能、关键特性、核心优势包括:

  • 提供抢票脚本,帮助用户在大麦网购票。
  • 已停止维护,但仍可通过抓包处理在手机端购买。
  • V2.1 版本增加了选座购买功能,支持抢购指定价格下的座位。
  • V2.0 版本改进了之前脚本的效率,使用 selenium 进行登录和 requests 进行请求操作。
Licensed under CC BY-NC-SA 4.0