1.宝塔实测搭建开源OA人员信息管理系统
2.宝塔面板搭建小说CMS管理系统源码实测 - ThinkPHP6.0
3.Gyroflow-RustIMU积分算法源码解析
4.网络使用wireshark抓包 分析websocket协议 以及TCP三次握手(实测)
5.php宝塔搭建实战H5网页在线简易聊天室带群组功能php源码
6.php宝塔搭建实战ModStartBlog博客系统Laravel开源源码
宝塔实测搭建开源OA人员信息管理系统
欢迎来到我们的实测测评频道，近期有用户询问关于人员信息管理系统的源码源码需求，为此，测试我深入开源社区，实测找到了一个功能强大的源码源码开源协议为GPL-3.0的OA人员信息管理系统。
该系统在服务器运行环境上要求明确，测试教育机构平台源码用户需确保满足基本配置。实测通过阅读官方文档并参考安装教程，源码源码我们成功搭建了系统环境，测试保证了系统的实测稳定运行。
系统后台集成了众多通用功能，源码源码如登录验证、测试系统配置、实测操作日志管理、源码源码角色权限、测试职位职称、功能菜单、模块管理、关键字管理、文件上传、数据备份/还原、基础数据、审批流程、员工管理、消息通知、企业公告、知识文章、办公审批、日常办公、财务管理、客户管理、合同管理、项目管理 API接口等。这些功能覆盖了日常办公所需，且更多个性化需求亦可基于现有框架进行二次开发。
为了帮助用户直观了解系统运行效果，我们还提供了系统实测截图，供用户参考。
如果您对这款开源OA人员信息管理系统感兴趣，欢迎前往官方仓库下载源码，进行自定义配置和部署。malloc 源码分析系统支持灵活配置，可满足不同规模和需求的企业使用。
宝塔面板搭建小说CMS管理系统源码实测 - ThinkPHP6.0
在此分享一套基于ThinkPHP6.0开发的小说CMS管理系统源码。这套系统的功能与前几日介绍的漫画CMS颇为相似，主要服务于小说内容管理。
这套系统的安装极为便捷，支持直接通过域名一键完成。然而，值得注意的是，管理后台并无手动添加小说的功能，用户须从作者中心处通过添加或上传小说来实现。以下是所使用的技术栈与部分功能的实际演示。
对于这份源码的获取，有两条途径可以选择：一是通过扫描左侧的小程序码，二是如果你需要其他特定的资源，可以扫描右侧二维码并详细表达你的需求。
Gyroflow-RustIMU积分算法源码解析
在深入解析Gyroflow-Rust库中的IMU积分算法之前，我们首先需要明确，积分算法在将原始的陀螺仪角速度和加速度计读数转换为实际IMU的方向四元数，对于视频稳像至关重要。Gyroflow v1.4.2提供了多种可选积分算法，包括Madgwick、Mahony以及互补滤波器，其中互补滤波器以最小的水平漂移提供较好的估计结果，且是默认集成方法。 ### 源码解析 为了全面理解IMU积分算法在Gyroflow-Rust中的实现，我们将逐步解析其核心步骤。首先，算法通过UI界面与数据交互，根据选择的积分方法进行操作。 #### UI界面数据交互 算法通过用户界面接受指令，调用指定的积分方法。 #### 互补滤波器思维导图 互补滤波器结合了陀螺仪和加速度计的数据，利用加速度计锁定地平线，以最小的水平漂移提供IMU方向的估计。 #### 默认构造函数default() 此函数设置初始条件，并根据系统状态初始化方向四元数。 #### 加速度初始化方向四元数 在系统稳定后，利用加速度数据初始化方向四元数。 #### 检查稳定状态 算法监控系统状态，预订易源码当稳定时长超过设定阈值时，更新陀螺仪零偏。 #### 角速度预测 在预设的时间间隔内，预测角速度以更新方向四元数。 #### 修正四元数 通过加速度计算修正四元数，SLERP插值用于优化四元数。 #### 修正与归一化 通过四元数乘法，修正估计的方向四元数并进行归一化。 #### 新增内容 相较于ROS中的互补滤波器实现，Gyroflow-Rust在加速度数据处理、重力加速度自适应计算以及自适应增益计算方面进行了优化调整。 ### 注意事项与改进 在计算角速度向量模长时，原始ROS实现中存在小笔误。通过在GitHub上提出问题，作者已进行修正。 ### 参考资料 在深入研究Gyroflow-Rust库的IMU积分算法时，参考以下资源将大有裨益：Gyroflow-RustAuto Sync自动同步模块算法解析
Gyroflow-RustLens Calibrator相机标定工具使用、自定义修改以及算法解析
论文阅读互补滤波器详细推导_源码解析_数据集实测_Keeping a Good Attitude: A Quaternion Based Orientation Filter for IMUs
网络使用wireshark抓包 分析websocket协议 以及TCP三次握手(实测)
深入理解网络通信，光是理论研究或阅读源码难以获得直观感受。借助抓包工具Wireshark进行实际数据抓取分析，能更直观地理解协议细节，尤其是WebSocket和TCP三次握手。
Wireshark是一款功能强大的网络封包分析工具，广泛应用于网络协议分析与调试。作为开源软件，其源码可在GitHub上获取，对深入研究Wireshark内部机制大有裨益。对于Wireshark的使用方法，可参阅其官方文档。
WebSocket的通信基础是帧（frame），单个帧构成完整消息。WebSocket数据帧格式遵循RFC标准，由FIN、操作码（Opcode）等字段组成，操作码决定后续数据载荷的解析方式。
在建立WebSocket连接过程中，通过TCP三次握手完成。Wireshark能够实时抓取连接建立过程中的数据包。
具体操作步骤如下：
1. 使用Wireshark选择网络适配器并过滤IP地址。
2. 打开浏览器访问HTML页面。知道app源码
3. 保持连接状态秒钟。
4. 关闭浏览器。
抓包数据示例：
1-3步：TCP三次握手过程
1. A主机发送SYN（Seq=0），表示连接请求。
2. B主机响应ACK（Seq=1），同时发送SYN（Seq=0），表示接收请求并准备建立连接。
3. A主机回应ACK（Seq=1），同时发送SYN（Seq=1），完成三次握手。
随后，A主机发送HTTP协议信息，表明请求升级至WebSocket协议。
紧接着，B主机通过ACK应答确认，发送HTTP协议信息表示同意升级，并成功切换。
接下来，A主机进行ACK应答，B主机发出准备发送数据的请求，包含“PSH”标识。
A主机再次进行ACK应答，B主机发送WebSocket协议数据。
分析此过程与WebSocket帧格式对照，发现：
当前帧的FIN标记为1，指示此帧为消息末尾。
操作码值为2，表示二进制格式。
帧无掩码，数据长度为字节，数据部分由用户自定义。
通过Wireshark抓取的实际数据，能清晰地了解WebSocket和TCP三次握手的交互过程，直观展示协议的执行细节与数据结构。
php宝塔搭建实战H5网页在线简易聊天室带群组功能php源码
在web测评，我们今天分享一套实战案例：PHP搭建的H5在线简易聊天室，带有群组功能的源码。有朋友之前向我咨询过这个项目，现在就为大家提供一个简易教程。由于需求强烈，makefile源码解析我特意录制了一段教程，演示如何轻松部署。如果你对此感兴趣，可以直接下载学习。
特别提示：对于新手来说，如果对宝塔的安装不太熟悉，可以参考我之前的相关教程进行操作。
这套聊天室源码包含了丰富的特性：即时通讯功能、自定义聊天室选项、在线人数统计、用户管理（包括邀请注册、虚拟机器人、会员权限等），以及消息管理（如禁言、清理、撤回等）。同时，它支持文字发送，还具备炫彩字体展示，用户还可以进行群聊和单独客服对话。
然而，有一点需要说明，它的通讯方式是基于AJAX页面刷新，而非socket连接。以下是实测截图和资源下载链接:
获取实测截图：[链接或说明]
关于资源下载：[下载链接或说明]
最后，我们在此声明：所有资源仅供学习和参考，使用过程中如有问题，请自行负责，我们不对任何可能产生的问题负法律责任。
php宝塔搭建实战ModStartBlog博客系统Laravel开源源码
欢迎进入web测评的平台，今天我带来了一个非常有实用价值的内容，那就是介绍一套基于PHP开发的ModStartBlog博客系统以及其Laravel开源源码的搭建过程。如果你之前有关注过我的教程，可能会记得我承诺过提供这样的系统项目搭建教程，今天就来实践一下。
首先，关于系统搭建工具，如果你对宝塔不太熟悉，我之前有过相关的教程，可以翻阅一下，了解宝塔的安装与使用方法。
现在让我们来了解一下ModStartBlog博客系统。ModStartBlog是一个基于Laravel框架的现代个人博客系统。它具有丰富的模块市场，支持后台一键快速安装，这使得开发者可以快速实现业务功能的开发，无需从头开始构建。
系统遵循Apache 2.0开源协议，完全免费，并且不限制商业使用。其会员模块功能全面，包括完整的API调用、大文件分片上传、进度条显示以及已上传文件的管理。强大的模块扩展功能使得所有模块可以无缝集成，支持在线安装和卸载，大大提升了系统的灵活性。
系统还提供了完善的开发助手，如模块和主题的一键创建功能。后台权限管理采用基于RBAC的系统，支持多管理员、多角色管理，且后台管理支持手机、平板、PC设备，实现了随时随地的便捷管理。全模块化开发，积木式搭建系统，使得系统简洁优雅、灵活可扩展，能够应对大型复杂系统的需求。
后台的RBAC权限管理提供了丰富的数据表格、数据表单、数据详情功能。系统内置文件上传功能，支持云存储，无需额外开发。丰富的模块市场，使得后台一键快速安装成为可能。
如果你对上述介绍的内容感兴趣，可以自行下载学习。当然，如果你在搭建过程中遇到任何问题，欢迎随时提问。以下是系统实测截图和获取资源的方式，请参考视频教程。关于资源下载和免责声明的信息，我会在下方提供。
php宝塔搭建实战冰狱防红管理系统全解开源分享源码
大家好，欢迎来到本次的web测评。本期内容分享给大家一套 PHP 开发的冰狱防红管理系统全解开源源码。如果你在寻找系统项目并表示不会搭建，那恭喜你，本期内容就是为你准备的。我已录制一期教程，详细演示了部署过程，整个部署方式相当简便，感兴趣的朋友可以自行下载学习。
技术架构搭建教程
如果你对安装宝塔还感到困惑，可以回顾我之前的相关教程，宝塔安装指南清晰易懂。
系统介绍
这套防红系统设计精良，提供5种风格的前台模板供选择，支持在线生成短链，内置7个短链接口，并允许用户新增接口。虽然我并未进行完整测试，但从功能描述来看，这套系统具备良好的实用性。有需求的用户不妨下载尝试。
系统实测截图
这里提供了一些系统运行的截图，直观展示系统界面与功能，帮助大家更好地了解系统。
获取方式
资源下载链接已准备就绪，感兴趣且符合条件的用户可自行下载学习。请确保符合使用授权条件。
免责声明
本资源提供者不承担任何因使用此资源而导致的直接或间接法律责任。使用过程中请遵循相关法律法规及伦理道德规范。
php宝塔搭建实战双子星IPTV管理系统php源码带反编译apk
欢迎来到web测评，本期分享一套php开发的双子星IPTV管理系统，附带反编译apk源码，满足你对系统项目的期待。
如果你之前询问过系统项目搭建，现在就有一个好机会，通过本文内容，你将学习如何使用php宝塔搭建这套管理系统。即使你对安装宝塔感到困惑，也不用担心，因为我之前有详细的教程，可以提供参考。
双子星IPTV管理系统是本次分享的重点，它被许多人誉为比骆驼系统更强大。如果你对此感兴趣，不妨下载源码进行探索。
为了帮助你更好地理解系统功能和使用方法，下面我将展示系统的实测截图，通过直观的，你可以对系统有更深入的了解。
如需下载本文提到的资源，建议直接搜索相关关键词或访问官方资源站点，以确保获取到合法且完整的源码。
请在使用资源时遵守相关的版权和使用规定。如果你在使用过程中遇到任何问题，欢迎在社区中寻求帮助或分享你的经验，共同促进技术交流与进步。
php宝塔搭建实战卫云域名防红系统php源码
欢迎来到web测评，本期分享一套由PHP开发的JI卫云域名防红系统php源码。如果你近期在寻找相关系统项目，恰好有朋友求助于我，希望我能录制一期搭建教程，今天有幸与大家分享这份便捷的部署经验。只需轻松几步，即可完成系统安装。
对于初次接触宝塔平台的小伙伴，之前我已制作过相关教程，建议翻阅参考。
JI卫云防红系统，采用双重跳转设计，确保运行稳定，同时支持短链接直接在内部打开，尤其适用于iOS设备。通过官方接口进行域名检测，实时更新查询结果，并自动屏蔽失效域名，提升使用体验。
系统配备完整的API开发文档，兼容各种网站对接需求，助您快速推进推广策略，提升网站知名度。
附上系统实测截图，以便直观了解其功能与界面。若欲获取源码及详细教程，请观看视频教程，并通过资源链接下载使用。
最后提醒，使用本资源时，请遵守法律法规，确保合法合规地进行网站运营。
QLoRA的实测记录
前两天，我有机会验证了QLoRA技术，分享一下实测记录和遇到的问题。 QLoRA的核心是在LoRA技术基础上进行深度量化优化，包括4比特NoramlFloat量化、双量化以及分页优化器。其中，4比特NoramlFloat量化只用4字节表示参数，确保模型精度损失极小。双量化对量化后的常量进行二次量化，节省存储空间。分页优化器则利用NVIDIA统一内存功能，自动在CPU和GPU间传输数据，确保GPU在OOM（内存溢出）情况下仍能正常训练。 在使用QLoRA技术运行EleutherAI/pythia-b模型推理时，显存需求仅为.8G，显示了其强大的效能。然而，在尝试进行finetune（微调）时，遇到了一些问题。 在测试推理过程中，遇到的错误提示为“ValueError: paged_adamw_bit is not a valid OptimizerNames”，解决方法是选择支持的优化器之一，如“adamw_torch_fused”进行运行。此外，还遇到了transformers版本问题，代码中的某些功能在当前版本中未实现，建议更新transformers至最新版本。同时，由于某些代码更新未同步至当前版本，手动编译源码也是一种解决途径。还出现了bitsandbytes版本问题，需要升级到0..0或更高版本才能支持4比特量化。 在finetune阶段，模型在eval（评估）阶段遇到OOM问题。解决办法是根据设备资源适当调整batchsize和gradient_accumulation_steps（梯度累积步骤）。 整体来说，QLoRA技术显著降低了GPU成本，EleutherAI/pythia-b模型推理只需G，finetune也只需G，单个卡即可完成训练。此外，新技术Sophia优化器被发现，它可以将模型训练速度提升2倍，特别适用于GPT、OPT、llama等大规模预训练模型，将成本降至万美元以下。 QLoRA技术将B参数训练的内存需求从G降低至G，与Sophia优化器结合，训练大模型变得更为可行。然而，大规模模型训练仍面临数据获取的挑战。技术的不断发展，为训练大模型提供了新的可能性。 相关链接： QLoRA——技术方案总结篇? QLoRA的实测记录(2)——对话模型guanaco ML优化器Sophia vs Adam 性能验证 GLM团队官方已集成QLoRA到VisualGLM训练中，参考分享大模型微调培训-VisualGLM PPT：链接: pan.baidu.com/s/1gdpyfc... 提取码: ev5b QLoRA性能提升 [] 核心作者发布最新动态，bitsandbytes0..0版本对4比特量化做了性能优化，显著提升了RTX、RTX和RTX卡的训练速度。