Eclipse Leshan: Java中的OMA轻量级M2M (LWM2M) 实现-ITADN社区

Eclipse Leshan: Java中的OMA轻量级M2M (LWM2M) 实现

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Eclipse Leshan项目提供了一个符合OMA轻量级M2M规范的Java实现，旨在简化物联网设备与服务器之间的通信。 OMA轻量级M2M服务器和客户端的Java实现由乐山提供。该库帮助开发者构建自己的轻量级M2M服务端与客户端应用，并包含一个演示客户端、服务器及引导服务器，作为Leshan API使用示例并用于测试目的。目标版本：LWM2M 当前发展状况： - 独立演示版: v1.0.2（稳定发布） - 开发中版：v1.1.1 构建状态: 服务器演示和客户端演示的bsserver-demo，可在Maven Central获取稳定及里程碑版本。每晚快照则在eclipse repo提供。文档信息：乐山的相关资料可以在项目的Wiki页面找到。加入项目：可以通过订阅邮件列表 leshan-dev@eclipse.org 加入讨论，并访问 lesan-dev 邮件存档查看历史记录。测试服务器沙箱: 可以尝试通过直播我们的服务端演示实例进行实践。

Malloc的轻量级实现方案

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本文探讨了一种Malloc内存分配函数的轻量级实现方法，旨在减少内存碎片和提高程序执行效率。这是一个使用sbrk/mmap实现的轻量级malloc函数簇实现，功能包括内存对齐、内存分配释放、内存合并和分割等。对于感兴趣于malloc内部实现的人来说，可以参考这个实现。

轻量级Java Web服务器：thinWebServer

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简介：ThinWebServer是一款专为Java环境设计的轻量级Web服务器，以其小巧、快速和易于配置的特点，成为开发小型应用或进行本地测试的理想选择。瘦Web服务器是一种基于Java的微型Web服务器，适合用于显示静态网页，并且适用于资源有限的设备，如Raspberry Pi、媒体服务器或Android PC以及瘦客户端。使用方法如下： ```java WebServer webServer = new WebServer(9996); // 指定端口号 webServer.start(); ``` Web根文件夹默认为`/WebContent`（可以在源代码中更改）。该软件遵循麻省理工学院许可协议。

轻量级密码算法的Verilog实现方案

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本研究提出了一种基于Verilog硬件描述语言的轻量级密码算法实现方法，旨在为物联网设备提供高效的加密解决方案。轻量级密码算法present的Verilog实现。

Python中的轻量级面向对象有限状态机实现

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本篇文章主要介绍了如何在Python中使用轻量化的方法来实现面向对象的有限状态机，适合对编程有一定基础并对状态机有兴趣的朋友阅读。一个轻量级、面向对象的Python有限状态机实现。

轻量级RPMsg实现：针对小型MCU的设计

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本项目旨在为资源受限的小型微控制器设计一种轻量级的RPMsg实现方案，以促进设备间高效通信。本段落档介绍了RPMsg-Lite组件，它是远程处理器消息传递（RPMsg）协议的一种轻量级实现方式。该协议定义了一种标准化的二进制接口，用于在异构多核系统中的不同核心之间进行通信。与OpenAMP框架中的RPMsg实现相比，RPMsg-Lite减少了代码大小、简化了API，并提高了模块性，在基于Cortex-M0+的小型系统上推荐使用。该组件由NXP Semiconductors开发并在BSD兼容许可下发布。创建RPMsg-Lite的动机是多方面的：一方面需要一个占用空间较小且与RPMsg协议兼容的通信组件，另一方面则是简化OpenAMP RPMsg实现中的扩展API。

基于轻量级ALBERT模型的Albert+BiLSTM+CRF实现

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本项目采用轻量级ALBERT模型结合BiLSTM和CRF技术，致力于提升中文自然语言处理任务中的序列标注性能，适用于命名实体识别等应用场景。在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（NER）是一项基础且重要的任务，它涉及到从文本中抽取出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。本项目以轻量级的ALBERT模型为基础，并结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF），构建了一个高效且精准的NER系统。 ALBERT是BERT的一个优化版本，通过引入因子分解和句子顺序预测技术，显著减少了参数数量并降低了计算复杂度。这使得它在资源有限的情况下也能快速运行，并适合于实时和大规模NLP任务。 BiLSTM是一种结合了前向LSTM和后向LSTM的序列模型，能够捕捉到词语之间的上下文信息，在NER中可以更好地理解实体边界及类型。 CRF则通过考虑整个序列的标注概率来提高连贯性和准确性。相比其他不考虑上下文依赖的方法如最大熵模型，它在处理模糊边界的实体时更具优势。项目中的`train.py`脚本用于训练包含ALBERT、BiLSTM和CRF的模型，并利用PyTorch库进行优化。完成后的权重会被保存以供后续使用。通过`predict.py`可以对单个句子进行实体识别，输入文本后输出所有被识别出的实体及其类别信息。此外，项目还部署了一个基于Web服务的应用，在运行`run.py`脚本之后用户可以通过HTTP请求提交待处理的文本，并获得模型返回的结果。这种方式使得该系统能够集成到各种应用中如聊天机器人、信息提取等场景下使用。综上所述，此项目展示了如何结合ALBERT高效性和BiLSTM及CRF序列标注能力构建实用NER系统的方法。通过简单调用Python脚本即可完成训练、预测和部署流程，为研究者与开发者提供了一个很好的学习资源。

基于C++的轻量级HTTP Server和HTTP Client实现

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本项目提供了一个简洁高效的C++库，用于快速开发HTTP服务端和客户端应用。它采用现代设计模式，支持异步处理与事件驱动机制，适合资源受限环境下的高性能网络通信需求。在IT领域内，C++是一种强大且面向对象的编程语言，在开发系统软件、游戏引擎、嵌入式系统以及高性能应用程序方面被广泛使用。本项目专注于轻量级的HTTP服务器（httpserver）与HTTP客户端（httpclient），利用mongoose库作为基础，为开发者提供一种简单高效的方法来添加HTTP功能，并避免依赖大型库如libcurl。 HTTP协议是互联网上应用最广泛的网络协议之一，它用于从万维网服务器传输超文本到本地浏览器。HTTP服务器处理来自客户端的请求并返回相应的响应；而客户端则发起请求以获取资源。在C++中实现这些功能通常需要应对复杂的网络编程细节，包括套接字编程和异步IO等。 mongoose是一个小型且轻量级的Web服务器，使用C语言编写，并支持C++集成。它提供了一个简洁的API，使开发者能够轻松地将HTTP服务功能融入到自己的应用程序中。其主要特点如下： 1. 支持静态文件服务：自动处理常见的GET请求以读取和发送服务器上的静态文件。 2. 支持CGI（通用网关接口）：允许执行如Perl或PHP的脚本，用于生成动态内容。 3. 自定义处理函数：开发者可以注册回调函数来对特定HTTP请求进行自定义处理。 4. HTTPS支持：通过SSL/TLS加密提供安全通信。 5. 错误处理和日志记录功能以方便调试与监控服务器运行状况。在名为CppHttpDemo的项目中，你将找到一个C++实现示例，展示如何使用mongoose库创建简单HTTP服务及客户端。此实例帮助理解如何集成HTTP功能于C++项目并进行数据交互。对于客户部分的功能可能包括： - 初始化连接：建立套接字与服务器间的链接。 - 发送请求：构建包含方法、URL、头部和主体的HTTP请求报文。 - 接收响应：接收来自服务器的HTTP响应，包括状态码、头部及内容体。 - 处理结果：解析并提取所需信息用于展示或进一步处理。服务端可能具备的功能有： - 初始化服务器：设置监听套接字以绑定到特定端口，并准备好接受连接请求。 - 注册处理函数：根据需求注册不同的HTTP请求处理器。 - 连接管理：当新链接到来时，读取并解析请求，调用相应处理程序生成和发送响应。使用这个轻量级解决方案可以避免大型库如libcurl带来的额外开销，在内存受限或性能敏感的项目中尤为有利。然而，请注意这种方案可能在功能与灵活性方面有所妥协，并不支持某些高级特性，例如WebSocket、HTTP2或其他安全增强选项。选择库时应根据具体需求进行权衡。轻量级C++实现的httpserver和httpclient为学习资源提供了良好的参考价值，展示了如何利用mongoose库快速集成HTTP服务到C++项目中，从而提供给开发者更多的灵活性与选择性。无论是为了研究还是实际开发需要，这都是一个值得深入探索的例子。

TensorFlow_LPRnet: 轻量级LPRnet在TensorFlow中的实现，适用于车牌识别

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TensorFlow_LPRNet是一款基于TensorFlow框架开发的轻量化车牌识别模型。该网络架构简洁高效，专为实时车牌检测与字符识别设计，在保持高精度的同时大幅减少计算资源消耗。张量流LPRnet是用于车牌识别的轻型深度网络的一种实现方式。该网络采用多尺度CNN来处理可变长度字符，并使用CTC进行训练而无需RNN层。要生成验证图像，可以运行以下命令： ``` python gen_plates.py -s .\valid -n 200 ``` 对于模型的训练，有两种方法：一是直接用Python脚本`main.py`中的数据集进行训练： ``` python main.py -m train ``` 二是使用在运行时生成的数据集进行训练： ``` python main.py -m train -r ``` 在整个过程中，每达到SAVE_STEPS步骤就会保存模型检查点，并且每个VALIDATE_EPOCHS时期都会执行验证。对于测试阶段，则需要先生成一些测试图像： ``` python gen_plates.py -s .\test -n 200 ``` 然后从先前的训练中恢复一个特定的检查点进行测试，例如： ``` python main.py -m test -c [checkpioint] ```

OMA-DM 开源实现：Funambol-DM-Server

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简介：OMA-DM（Device Management）是一种设备管理规范，Funambol-DM-Server是其开源实现之一，支持远程配置和控制移动设备。学习OMA协议的一个很好的源码参考。

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