TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends
Back to channels

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15013 · Jul 31

View postView original

#other#bluetooth#bt#coding#cybersecurity#diy#electronics#esp32#flashing#hacker#hacking#jammer#nrf24#programming The ESP32-BlueJammer is a device that disrupts all wireless signals operating on the 2.4 GHz frequency, including Bluetooth, BLE, WiFi, RC drones, and many smart gadgets. It uses an ESP32 chip combined with nRF24 modules to create noise and send unnecessary packets, effectively jamming these signals within a range of over 30 meters, which can be extended with better antennas or amplifiers. This jammer is intended strictly for educational and security testing purposes to help understand and improve wireless security. It is illegal to use for malicious purposes, so it should be handled responsibly and legally[1][2][3]. https://github.com/EmenstaNougat/ESP32-BlueJammer

Hashtags

#other#bluetooth#bt#coding#cybersecurity#diy#electronics#esp32#flashing#hacker#hacking#jammer#nrf24#programming
Results

20 similar posts found

Search: #train

当前筛选 #train清除筛选
Nature Travel Vacation

@naturetravelvacationpictures · Post #364 · 04/02/2019, 04:45 PM

Find similarView

🌿🚂🚂🚂 The Reddish Shade... #Scenery#Nature#Train Join Us ✅🔜@Discover_Nature 🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃

Hashtags

#scenery#nature#train
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 04/07/2026, 02:03 PM

Find similarView

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 03/19/2026, 09:05 AM

Find similarView

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← PreviousPage 1 of 2Next →