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BLEAHBLE扫描器,这款扫描器专门针对的是智能设备,该工具基于Iah Harveybluepy代码库(Python)开发
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bluepy代码库:【GitHub传送门

BLEAH:【GitHub传送门

首先,我们需要判断自己的硬件是否支持进行BLE扫描(我假设你使用的是GNU/Linux,并且安装了bluez以及所有默认的BT实用工具栈):

sudo hcitool lescan

如果可以正常工作的话,你将会看到如下所示的输出结果:

LE Scan ...AA:BB:CC:DD:EE:FF(unknown)AA:BB:CC:DD:EE:FFSTORZ&BICKELAA:BB:CC:DD:EE:FF(unknown)AA:BB:CC:DD:EE:FF(unknown)AA:BB:CC:DD:EE:FF(unknown)AA:BB:CC:DD:EE:FF(unknown)AA:BB:CC:DD:EE:FF(unknown)AA:BB:CC:DD:EE:FF(unknown)AA:BB:CC:DD:EE:FF(unknown)AA:BB:CC:DD:EE:FF[LG] webOS TV OLED55E6V

此时,说明你的设备已经准备好了…

注:我个人比较喜欢使用hcitool来读取数据,并使用gatttool来与目标设备进行连接。

如何使用

从GitHub安装bluepy源码:

git clone https://github.com/IanHarvey/bluepy.gitcd bluepypython setup.py buildsudo python setup.py install

接下来,安装BLEAH:

cd bleahpython setup.py buildsudo python setup.py install工具使用

你可以使用-h参数来获取工具的帮助菜单:

usage:bleah [-h] [-i HCI] [-t TIMEOUT] [-s SENSITIVITY] [-b MAC] [-f] [-e] [-u UUID][-d DATA] [-r DATAFILE]optional arguments:  -h, --help            show this help message and exit  -i HCI, --hci HCI     HCI device index.  -t TIMEOUT, --timeout TIMEOUT                        Scan delay, 0 forcontinuous scanning.  -s SENSITIVITY, --sensitivity SENSITIVITY                        dBm threshold.  -b MAC, --mac MAC     Filter by device address.  -f, --force           Try to connect even if the devicedoesn't allow to.  -e, --enumerate       Connect to available devices and performservices                        enumeration.  -u UUID, --uuid UUID  Write data to this characteristic UUID(requires --mac                        and --data).  -d DATA, --data DATA  Data to be written.  -r DATAFILE, --datafile DATAFILE                        Read data to be writtenfrom this file.使用样例

持续扫描BTLE设备:

sudo bleah -t0



连接指定设备并枚举出所有信息:

sudo bleah -b "aa:bb:cc:dd:ee:ff" -e



向设备中的特定属性写入hello world字节数据:

sudo bleah -b "aa:bb:cc:dd:ee:ff" -u "c7d25540-31dd-11e2-81c1-0800200c9a66"-d "hello world"


1.Real-Time-Voice-Cloning
https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning. Star  17065
Real-Time Voice Cloning 是“Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis(SV2TTS)”论文的实现,这是一个三阶深度学习框架,允许从几秒钟的音频中创建一个数字化的语音,并使用它来调节训练的“文本转语音”模型,以推广到新的声音

2.interview_internal_reference
https://github.com/Ovoice/interview_internal_reference  star 26306


machinee_learning_examples
https://github.com/lazyprogrammer/machine_learning_examples  Star 4818
机器学习示例和教程的集合

4youtube-dl
https://github.com/ytdl-org/youtube-dl star65740
youtube-dl是一个用来从youtube.com网站上下载视频文件的命令行工具。它采用Python开发,运行时需要Python的解释环境。支持多个os平台,支持视频网站

5eat_tensorflow2_in_30_days
https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days star 3713
这是一本有关TensorFlow 2.0的书,主要基于TensorFlow的官方文档及其功能。

6public-apis
https://github.com/public-apis/public-apis Star 80864
PublincApis:公共API目录大全是一个通过MaShape市场整合的世界上最全的API接口目录,支持关键词搜索和添加API数据,方便开发者快速的找到自己想要的 API,目已经收录5321种API接口

7Background-Matting
https://github.com/senguptaumd/Background-Matting Star 2003
Background-Matting是一个基于背景祛除的工具,正如它的 slogan:The World is Your Green Screen所说,只要你用Background-Matting即使你不会ps抠图,推理代码可以帮你更换背景

8twint
https://github.con/twintproject/twint star 4902
使用Python编写的高级Twitter抓取和OSINT工具,不使用Twitter的API,也可以抓取用户的关注者和推文等

9ParIaI
https://github.com/facebookresearch/ParIAI  star5858
这是一个Python框架,用于共享,训练和测试从开放域聊天到VQA 可视化问答的对话模型。

10UGATIT
https://github.com/taki0112/UGATIT Star 5122
UGATIT官方Tensorflow实施,用于图像到图像转换的自适应层实例规范化的无监督生成注意网络。

11system-design-primer
https://github.com/donnemartin/system-design-orimer  star 93670
该项目是关于如何设计大型系统,以及如何应对系统设计面试。系统设计是一个很宽泛的话题。在互联网上,关于系统设计原则的资源也是多如牛毛。这个仓库就是这些资源的组织收集,它可以帮助你学习如何构建可扩展的系统
                                                    摘自
                                         Python编程与实战



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