AI交流(进群备注:ggwave)

ggwave 是一个开源的、轻量级的库,允许设备通过声音信号在空气隔离的环境中传输少量数据。它采用基于频率键控(FSK)的调制协议,并结合纠错码(ECC)提高传输的鲁棒性。传输速率为 8-16 字节/秒,适用于无服务器广播、物联网设备通信、音频二维码、设备配对和授权验证等多种应用场景。目前已提供 iOS、Android 和 Linux 安装包可测试体验。
ggwave的特点:
- 1. 采用多频率 FSK 调制方案传输数据
- 2. 内置 Reed-Solomon 纠错编码
- 3. 提供简单易用的 API 接口设计
- 4. 适用于多种应用场景
- 5. 开源且轻量级
- 6. 通过声音信号传输数据
- 7. 适用于空气隔离的环境
- 8. 结合纠错码(ECC)提高传输的鲁棒性
ggwave的功能:
- 1. 无服务器广播
- 2. 物联网设备通信
- 3. 音频二维码
- 4. 设备配对
- 5. 授权验证
- 6. 在无法使用传统通信方式的设备间传输数据
- 7. 用于短距离的数据传输
- 8. 应用于物联网设备的通信
- 9. 用于教育和实验目的
相关导航

makeMoE开源项目 – 稀疏专家混合语言模型实现
makeMoE 是一个从头开始实现的稀疏专家混合语言模型,基于 PyTorch 框架,采用自回归字符级语言模型架构。该项目灵感来源于 Andrej Karpathy 的 makemore 项目,旨在通过稀疏专家混合架构实现高效的语言模型训练和推理。它涵盖了模型的基本组成、自注意力机制、专家网络、Top-k 路由、噪声 Top-k 路由等核心组件的代码实现,并提供了模型的初始化方法、训练循环以及文本生成示例。makeMoE 不仅适用于研究和学习稀疏专家混合语言模型的实现,还可作为自回归字符级语言模型的参考实现,适用于自然语言处理领域的实验和开发。
暂无评论...