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低成本高性能，更多扩展性 esp32-c3 + RGB Led https://github.com/cx4/StatusLed 抛砖引玉来了，是不是鸡肋呢。 通信方式： 支持局域网（ http ） 蓝牙（ BLE ） 串口（数据线） 灯光自定义 颜色自定义，闪烁频率自定义，呼吸灯效果，频闪效果，常亮效果...
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在新一轮以 “Agentic AI” 为代表的人工智能浪潮中，统一内存架构（UMA，Unified Memory Architecture）正在 PC 与计算领域快速升温，AMD 认为这不仅是重要机会，也是未来产品架构与路线图的关键方向。 所谓统一内存架构，是指将 CPU、GPU 与内存紧密耦合在同一系统芯片（SoC）上，形成一个共享的大内存池，由系统按负载动态在 CPU 与 GPU 之间分配，而不是传统的“系统内存 + 独立显存”分离模式。在 AI 工作负载尤其是大模型推理中，这样的设计可以大幅减少数据拷贝与带宽瓶颈，因此正逐步成为 AI 终端与新形态 PC 的主流方案之一。 随着 AMD Ryzen AI MAX 系列的推出，以及英伟达 RTX Spark 等产品加入，统一内存架构已经成为 AI 终端平台的共同技术基石。AMD 表示，他们的首代 Ryzen AI MAX 方案可提供最高 128GB 内存，其中最多可为 GPU 划分 112GB 系统内存；英伟达 RTX Spark 也采用类似思路，根据工作负载动态在 CPU 与 GPU 之间分配内存，使得统一内存架构能够覆盖从通用计算到 AI 推理的广泛应用场景。 在接受媒体采访时，AMD 副总裁 David McAfee 被问到未来是否会有更多产品采用 UMA 方案，他回应称，围绕统一内存系统的关注会持续提升，业界将围绕这类系统探索“合适的架构形态”，并在现有平台的基础上不断迭代增强。他强调，这是一类全新的工作负载与计算空间，将为 AMD 在产品选型、路线规划以及部署形态上打开“一整个世界的可能性”。 AMD 已经把统一内存思路延伸到下一代产品——Ryzen AI MAX 400 系列。根据官方介绍，这一代产品最高可支持 192GB 统一内存，最多可为 GPU 划分 160GB，用于本地运行参数规模超过 3000 亿级别的大型语言模型（LLM），以满足复杂 AI 工作流以及高端创意工作负载对内存容量与带宽的极端需求。 在媒体圆桌中，有记者进一步追问，未来是否可能看到面向游戏的 UMA Ryzen 处理器，或者类似 “Strix Halo + 3D V-Cache / 封装级高带宽内存” 的设计，以通过更紧密整合和更低延迟的封装内存进一步强化 UMA 能力。McAfee 表示自己目前“没有具体答案”，但重申 Strix Halo 之类平台与英伟达进入同一赛道，意味着围绕 UMA 的系统设计将在未来几年获得更多资源投入与架构探索。 值得注意的是，McAfee 在谈到 UMA 时，不仅提到了移动与 AI 终端，也提及了高性能桌面系统。他认为，统一内存架构的支持能力不断提升，以及更多生态参与者采纳这一架构，将推动高性能桌面和统一系统形态的整体演进，重塑业界对“高性能 PC + 统一内存”的认知。在他看来，Halo 这类平台所采用的统一架构仍然是这类系统的“正确形态”，而英伟达近期的相关发布则可以视作对这一架构路径的“背书”。 McAfee 还强调，随着 Agentic Compute 的兴起，通过统一内存池在终端上运行“超大模型”成为这些系统独特的价值主张之一。对于 AMD 来说，这类统一系统在整体产品组合中扮演双重角色：一方面支撑前沿 AI 与大模型工作负载，另一方面也可能成为高性能桌面与高级创意工作站的基础平台形态。 从行业视角看，统一内存架构已经不再是小众实验，而是在新一代计算平台中快速演变为基础支柱。随着 Agentic AI 对大容量共享内存池的需求不断提升，AMD 与英伟达等厂商共同押注 UMA，也意味着这一架构路线获得了强烈的产业级背书。AMD 对 Ryzen AI MAX 400 等新平台的积极规划，以及对 Strix Halo 等高性能平台未来形态的开放态度，显示目前仍只是统一内存架构发展的起点。 在 CPU、GPU 与内存边界逐渐模糊的统一系统中，新一代平台有望在性能、能效与能力边界上实现同步跃升，这不仅适用于 AI 与大模型工作负载，也有可能扩展到游戏与高端桌面领域。对于 AMD 而言，统一内存架构正成为其下一代产品架构设计与中长期路线规划中的核心基础之一，而整个生态系统也才刚刚进入这条路径的起跑阶段。 查看评论
由于我一直找不到一个有弹幕、美观、高性能（在我的 Google TV 上不卡）的客户端，花了几个月的时间自己做了一个。欢迎使用体验呀！ 主页 ： https://github.com/Flow-Media-Client/Flow-release 界面预览
全端前端工程师（ Flutter + React ） 岗位职责 使用 Flutter 开发高性能 iOS/Android 应用，实现交易类 UI/UX ，对接后端 API 、实时行情及区块链智能合约读写 使用 React 构建轻量级 Web 前端，尽可能复用移动端设计逻辑与产品、后端团队协作快速迭代，保障性能、稳定性和安全性 任职要求 扎实的移动端开发经验，Flutter 为必须强项，需要 CEX/DEX 从业背景 全日制本科计算机相关专业，2/7 年以上 Flutter 经验，能独立交付生产级应用 能使用 React 开发 Web 前端 熟悉 REST API 与 WebSocket 加分项： 有智能合约交互经验，交易/金融类应用经验，动画与交互优化，移动+Web 统一设计体系工作主动，执行力强。 请携带简历咨询，谢谢； TG：@jtx_2023 E: [email protected]
负责设计和开发安全、高性能的非托管钱包产品，支持多链资产管理、交易和 DeFi 交互。主要职责负责区块链钱包核心功能的开发（助记词、私钥管理、交易签名、地址生成等）； 支持多条公链（ EVM 链、Solana 、Bitcoin 、TRON 、 等）； 开发和优化钱包前端（ React / React Native / Flutter / Tauri ）和后端服务； 集成硬件钱包（ Ledger 、Trezor 等）及 MPC / SSS 钱包方案； 实现安全功能：生物识别、加密存储、交易模拟、风险检测等； 参与钱包 SDK 、API 和浏览器插件的开发； 跟进最新区块链技术并应用到产品中。 任职要求本科及以上学历，计算机、密码学、区块链相关专业优先； 至少 2 年 以上区块链钱包或相关开发经验； 精通以下至少一项：EVM 生态（ ethers.js / viem / web3.js ） Solana Rust / Go （智能合约或后端优先） 熟悉密码学原理（椭圆曲线、助记词、BIP32/44/49 等标准）； 有非托管钱包（ Non-custodial Wallet ）实际项目经验者优先； 熟悉安全最佳实践（私钥保护、审计、常见攻击防范）； 良好的英文阅读和沟通能力（法语为加分项）； 有开源贡献或知名钱包项目经验者优先。 请携带简历咨询，谢谢； TG：@dajidali2026 E: [email protected]
前段时间雷大老板给全网发放了百万亿 Token ，很多佬友也把自己的 Key 分享了出来，由于各位佬友使用的过于热情，导致很多 Key 都处于 429 等状态，这个情况下，对于 New-API 等中转程序会遇到重试次数过多等问题，且不能单独自动禁用/启用相关的 Key ， 加上本人是个颜值党 ，故开发了这样的一个中间件程序供大家使用～ 项目特点 密钥轮转代理 — 轮转（ Round-Robin ）分配请求到多个 API 密钥，自动故障转移，支持流式和非流式请求 自动禁用与恢复 — 连续失败达到阈值自动禁用密钥，后台定期探测，恢复后自动重新启用 用量统计 — 记录每次请求的 token 用量、延迟、模型等信息，提供时序图表和按模型/渠道的统计分析 批量管理 — 批量导入/导出密钥，批量探测密钥状态 管理面板 — 内嵌管理面板，中文界面，仪表盘、渠道管理、密钥管理、用量明细、统计分析、系统设置 中转说明 目前只适配了 Anthropic 协议，服务器会自动填写 /v1/messages ，大家如果需要其他协议建议通过 New-API 等程序进行中转 调用的 API-Key 为管理 Key ，推荐大家将其作为一个中间件接入到 New-API ，CCH 等程序中使用～ 项目截图 项目地址 https://github.com/LynnGuo666/LynnAI_Loop 求 Star ～
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 前段时间雷大老板给全网发放了百万亿的 MiMo Token，很多佬友也把自己的 Key 分享了出来，由于各位佬友使用的过于热情，导致很多 Key 都处于 429 等状态，这个情况下，对于 New-API 等中转程序会遇到重试次数过多等问题，且不能单独自动禁用/启用相关的 Key， 加上本人是个颜值党 ，故开发了这样的一个中间件程序供大家使用～ 项目特点 密钥轮转代理 — 轮转（Round-Robin）分配请求到多个 API 密钥，自动故障转移，支持流式和非流式请求 自动禁用与恢复 — 连续失败达到阈值自动禁用密钥，后台定期探测，恢复后自动重新启用 用量统计 — 记录每次请求的 token 用量、延迟、模型等信息，提供时序图表和按模型/渠道的统计分析 批量管理 — 批量导入/导出密钥，批量探测密钥状态 管理面板 — 内嵌管理面板，中文界面，仪表盘、渠道管理、密钥管理、用量明细、统计分析、系统设置 中转说明 目前只适配了 Anthropic 协议，服务器会自动填写 /v1/messages ，大家如果需要其他协议建议通过 New-API 等程序进行中转 调用的 API-Key 为管理 Key，推荐大家将其作为一个中间件接入到 New-API，CCH 等程序中使用～ 项目截图 项目地址 github.com GitHub - LynnGuo666/LynnAI_Loop: 使用 Go 开发的 Anthropic 多 Key 轮询请求系统 使用 Go 开发的 Anthropic 多 Key 轮询请求系统 个人推荐大家使用 Docker 的方式进行部署，便于管理和更新～ 求 Star～ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
jiascheduler 是一个用 Rust 编写的高性能、可扩展的开源任务调度系统。它的核心优势在于能通过一个中央控制台，将脚本或命令同时推送到成千上万个节点上执行，并实时收集结果 絮叨一下 这个项目去年就说要发布 v2.0.0 支持 workflow ，一下子拖了半年，个人开发不易，希望大家多多支持，我会继续坚持下去，不断完善，后面打算重构一下权限部分，并加入 windows ，mac ，linux 远程连接等功能。 v2.0.0 支持 workflow ，并允许 workflow 定时执行，现在可以用图形化的界面编辑多任务节点作业 支持作业参数，用户可以在启动时传入不同的参数 支持修改作业调度，允许基于作业调度管理运行的作业 核心特性 海量节点管理：基于 Master-Worker 架构，支持同时管理数万台服务器，并内置内网穿透功能，无需公网 IP 或 VPN 即可统一管理分布在不同网络环境（如多云、混合云、家庭网络）的节点。 多样化的任务类型： 定时任务：支持类似 crontab 的定时调度。 守护任务：支持脚本常驻后台运行。 批量任务：一次下发作业到多个节点，并自动生成执行汇总报表。 自定义执行器：支持 Shell 、Python 等多种脚本类型。 强大的 Web 终端：提供集成式 Web SSH 控制台，支持多窗口、多会话批量操作及 SFTP 文件管理。 企业级功能：具备用户/权限管理、团队协作、作业标签分类及执行结果回调（ Webhook ）等功能。 部署与生态 安装简便：v1.1.0 后合并了多个服务组件，支持一键部署和 Docker Compose 快速启动。 免费开源：作者明确项目完全免费，并计划长期更新。目前已在 Gitee 等平台获得数百个 Star ，社区较为活跃。 应用场景举例 运维自动化：批量下发脚本到数百台服务器进行状态巡检或配置变更。 混合云管理：通过一个控制台统一调度阿里云、腾讯云、AWS 及本地机房的机器。 分布式任务：驱动大量节点并行处理数据，汇总分析结果。 项目地址： https://github.com/jiawesoft/jiascheduler
jiascheduler 是一个用 Rust 编写的高性能、可扩展的开源任务调度系统。它的核心优势在于能通过一个中央控制台，将脚本或命令同时推送到成千上万个节点上执行，并实时收集结果 絮叨一下 这个项目去年就说要发布 v2.0.0 支持 workflow ，一下子拖了半年，个人开发不易，希望大家多多支持，我会继续坚持下去，不断完善，后面打算重构一下权限部分，并加入 windows ，mac ，linux 远程连接等功能。 v2.0.0 支持 workflow ，并允许 workflow 定时执行，现在可以用图形化的界面编辑多任务节点作业 支持作业参数，用户可以在启动时传入不同的参数 支持修改作业调度，允许基于作业调度管理运行的作业 核心特性 海量节点管理：基于 Master-Worker 架构，支持同时管理数万台服务器，并内置内网穿透功能，无需公网 IP 或 VPN 即可统一管理分布在不同网络环境（如多云、混合云、家庭网络）的节点。 多样化的任务类型： 定时任务：支持类似 crontab 的定时调度。 守护任务：支持脚本常驻后台运行。 批量任务：一次下发作业到多个节点，并自动生成执行汇总报表。 自定义执行器：支持 Shell 、Python 等多种脚本类型。 强大的 Web 终端：提供集成式 Web SSH 控制台，支持多窗口、多会话批量操作及 SFTP 文件管理。 企业级功能：具备用户/权限管理、团队协作、作业标签分类及执行结果回调（ Webhook ）等功能。 部署与生态 安装简便：v1.1.0 后合并了多个服务组件，支持一键部署和 Docker Compose 快速启动。 免费开源：作者明确项目完全免费，并计划长期更新。目前已在 Gitee 等平台获得数百个 Star ，社区较为活跃。 应用场景举例 运维自动化：批量下发脚本到数百台服务器进行状态巡检或配置变更。 混合云管理：通过一个控制台统一调度阿里云、腾讯云、AWS 及本地机房的机器。 分布式任务：驱动大量节点并行处理数据，汇总分析结果。 项目地址： https://github.com/jiawesoft/jiascheduler
jiascheduler 是一个用 Rust 编写的高性能、可扩展的开源任务调度系统。它的核心优势在于能通过一个中央控制台，将脚本或命令同时推送到成千上万个节点上执行，并实时收集结果 絮叨一下 这个项目去年就说要发布 v2.0.0 支持 workflow ，一下子拖了半年，个人开发不易，希望大家多多支持，我会继续坚持下去，不断完善，后面打算重构一下权限部分，并加入 windows ，mac ，linux 远程连接等功能。 v2.0.0 支持 workflow ，并允许 workflow 定时执行，现在可以用图形化的界面编辑多任务节点作业 支持作业参数，用户可以在启动时传入不同的参数 支持修改作业调度，允许基于作业调度管理运行的作业 核心特性 海量节点管理：基于 Master-Worker 架构，支持同时管理数万台服务器，并内置内网穿透功能，无需公网 IP 或 VPN 即可统一管理分布在不同网络环境（如多云、混合云、家庭网络）的节点。 多样化的任务类型： 定时任务：支持类似 crontab 的定时调度。 守护任务：支持脚本常驻后台运行。 批量任务：一次下发作业到多个节点，并自动生成执行汇总报表。 自定义执行器：支持 Shell 、Python 等多种脚本类型。 强大的 Web 终端：提供集成式 Web SSH 控制台，支持多窗口、多会话批量操作及 SFTP 文件管理。 企业级功能：具备用户/权限管理、团队协作、作业标签分类及执行结果回调（ Webhook ）等功能。 部署与生态 安装简便：v1.1.0 后合并了多个服务组件，支持一键部署和 Docker Compose 快速启动。 免费开源：作者明确项目完全免费，并计划长期更新。目前已在 Gitee 等平台获得数百个 Star ，社区较为活跃。 应用场景举例 运维自动化：批量下发脚本到数百台服务器进行状态巡检或配置变更。 混合云管理：通过一个控制台统一调度阿里云、腾讯云、AWS 及本地机房的机器。 分布式任务：驱动大量节点并行处理数据，汇总分析结果。 项目地址： https://github.com/jiawesoft/jiascheduler
英伟达面向笔记本平台的全新N1系列处理芯片在官方解禁前夕遭到泄露，核心规格首次完整浮出水面。 该系列包括定位更高的N1x以及面向低功耗与更亲民价位段的N1，两者均集成基于Blackwell 2.0架构的GPU，并采用Arm架构CPU设计，主打AI与高性能移动计算场景。 此次泄露信息显示，旗舰定位的N1x将提供至少两种配置，均采用“大小核”混合CPU架构，由Cortex‑X925性能核心与Cortex‑A725效率核心组成，总计20核（10+10）或18核（9+9）。 GPU部分则最高提供48个SM单元，对应6144个CUDA核心，次一级型号为40个SM，对应5120个CUDA核心，整体算力已接近高端独立显卡级别。 在功耗与平台集成方面，N1x系列整合CPU与GPU的封装设计，其整体功耗设计范围为45W至80W，被视为对标传统高端游戏本CPU与独显组合，但以单芯片形态呈现，旨在在性能与能效之间取得平衡。 I/O方面，N1x提供12条PCIe 5.0通道以及5条PCIe 4.0通道，可满足高性能存储与扩展设备需求，并支持最多三块M.2固态硬盘。 内存支持上，N1x可通过16个通道连接LPDDR5X内存，容量从16GB起步，最高可达128GB，明显面向需要大容量内存的创作、AI推理及高端移动工作站场景。 相比传统移动平台将CPU与独立显卡分离的方案，这种高带宽、统一封装的设计有望降低延迟并提升整体能效表现。 相比之下，标准版N1则更侧重功耗控制与成本优化，同样提供两种CPU配置：一款为12核（8+4），另一款为10核（7+3），同样由Cortex‑X925与Cortex‑A725组成的混合架构。 对应的GPU规格分别为20个SM（2560个CUDA核心）与16个SM（2048个CUDA核心），整体算力低于N1x，但仍明显强于当前主流轻薄本的集成显卡水平。 在平台连接能力方面，N1提供8条PCIe 5.0通道和3条PCIe 4.0通道，相比N1x有所收缩，并支持最多两块M.2固态硬盘，定位更贴近主流轻薄本与长续航设备。 功耗设计范围则下探至18W至45W，显示出其更适合用于高性能轻薄本、便携办公与长续航设备等对能效敏感的应用场景。 内存配置方面，N1通过8个通道支持LPDDR5X，容量从8GB起步，最高可达64GB，虽然不及N1x的上限，但对于大多数生产力和中度创作负载已经足够。 对于OEM厂商而言，这种在CPU核心数量、GPU规模、PCIe通道数和内存通道上的分级设计，为覆盖高端到主流多个价位段预留了较大产品组合空间。 从时间线看，相关内部文档中存在标注为2024年的演示材料，表明英伟达对N1系列产品的规划与研发已开展多时，本次泄露被形容为“最后一刻”的提前曝光。 报道指出，官方禁运预计将在次日解除，届时英伟达有望公布完整规格与产品阵容，但目前尚不确定所有已泄露的变种是否都会在首批笔记本产品中登场。 综合目前信息，N1x与N1构成了英伟达在笔记本SoC领域的首个完整家族，试图以统一封装的CPU+GPU方案切入高性能游戏本、移动工作站以及高能效轻薄本市场。 业内预计，在PC厂商已确认将于Computex等展会上展示搭载N1x芯片的新品背景下，N1系列将成为未来一段时间内高端Windows笔记本与AI PC生态的一大看点，而其实际性能与功耗表现如何，有待官方正式发布与后续测试进一步验证。 查看评论
性能优先，用 C 和 libuv 实现的 wireguard 协议的 windows 平台客户端 下载地址： https://github.com/wuruxu/wgx/releases
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