ROG-Core 项目教程
1. 项目介绍
ROG-Core 是一个用于 Linux 系统的实用工具,旨在控制 ASUS ROG 笔记本电脑的多个方面,如 Zephyrus GX502GW。该项目的主要优势之一是它不需要内核对笔记本电脑键盘 EC 的正确支持,而是直接读取和写入设备中断。这使得用户可以自定义控制笔记本电脑的背光、风扇模式、电池充电限制等功能。
ROG-Core 支持多种 ASUS ROG 笔记本电脑型号,包括 Zephyrus GX502、GX531、G712 等。它提供了丰富的功能,如键盘 LED 控制、RGB 模式、AniMe 显示控制以及缺失的 Fn 功能。
2. 项目快速启动
安装依赖
在开始之前,确保系统已安装以下依赖:
rustccargomakelibusb-1.0-0-devlibdbus-1-devllvmlibclang-dev
编译和安装
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/flukejones/rog-core.git cd rog-core -
编译并安装:
make sudo make install -
重启系统以确保服务正确启动:
sudo reboot
启动服务
安装完成后,ROG-Core 服务将自动启动。如果需要手动重启服务,可以使用以下命令:
systemctl daemon-reload
systemctl restart rog-core
使用示例
以下是一些基本的使用示例:
-
设置键盘背光模式为静态颜色:
rog-core led-mode stable -c ff00ff -
设置风扇模式为“Boost”:
rog-core --fan-mode boost
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
-
自定义键盘背光: 用户可以通过 ROG-Core 自定义键盘背光模式,如设置静态颜色、呼吸灯效果、彩虹模式等。
-
风扇模式控制: 通过 ROG-Core,用户可以手动控制笔记本电脑的风扇模式,选择“Normal”、“Boost”或“Silent”模式,以平衡性能和噪音。
-
电池充电限制: 用户可以设置电池充电限制,以延长电池寿命。
最佳实践
-
定期更新: 定期检查并更新 ROG-Core,以确保使用最新功能和修复的 bug。
-
备份配置文件: 在更新或修改配置文件之前,建议备份
/etc/rog-core.conf,以防止配置丢失。 -
使用守护进程模式: 建议启用守护进程模式,以便在系统启动时自动加载设置。
4. 典型生态项目
相关项目
-
ASUS-NB-Ctrl: 这是一个用于控制 ASUS 笔记本电脑的工具,提供了类似的功能,如风扇控制、键盘背光等。
-
System76 Power: 这是一个用于控制 System76 笔记本电脑的工具,提供了电源管理功能,如性能模式切换、电池充电限制等。
-
AniMe Matrix Display Control: 这是一个用于控制 ASUS ROG 笔记本电脑 AniMe 矩阵显示的工具,提供了丰富的动画和效果。
通过这些生态项目,用户可以进一步扩展和定制 ASUS ROG 笔记本电脑的功能。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00