探索智能家居新纪元:DLNAP - 你的跨设备媒体播放神器!
2024-06-01 11:53:36作者:谭伦延
在这个数字化的时代,我们希望通过简单的操作就能将喜爱的音乐、照片或视频分享到家中的任何智能设备上。DLNAP(Digital Living Network Alliance Player)正是为此而生的一款强大的开源工具,让你轻松实现这一愿望。
项目简介
DLNAP是一个基于Python的轻量级网络播放器,支持DLNA/UPnP协议,能够发现并连接到网络中的各种智能设备,如音响系统、智能电视等,播放来自互联网的各种媒体资源,甚至包括YouTube视频。它小巧灵活,易于安装和使用,只需在命令行中输入几行指令,即可开启跨设备的多媒体体验。
技术分析
DLNAP依赖于Python,兼容2.7+以及Python3版本,同时也需要youtube-dl库来处理YouTube链接。它的核心功能是通过UPnP/DLNA协议与设备通信,实现媒体文件的发现、选择和播放。此外,它还集成了一个本地下载代理,可以处理非本地网络的流媒体资源,使得播放不受限制。
应用场景
- 音乐共享:无论是在家庭聚会还是日常生活中,你可以通过DLNAP将喜欢的音乐推送到客厅的音响系统,让美妙的旋律充满整个房间。
- 视频分享:想要在大屏幕电视上观看YouTube视频吗?只需运行DLNAP,指定设备和视频链接,即可一键播放。
- 图片展示:利用DLNAP,你的手机里的照片也能轻松出现在智能电视上,与家人朋友一同欣赏。
- 智能家居整合:DLNAP还能与其他智能家居设备集成,打造统一的家庭娱乐环境。
项目特点
- 广泛兼容:已知支持Yamaha RX577、Samsung Smart TV、Marantz MR611、Kodi等多种设备,且不断添加更多兼容性。
- 简单易用:通过命令行接口,无需复杂的设置,任何人都能快速上手。
- 强大功能:不仅可以播放网络链接,还可以播放本地文件,并支持暂停、停止和音量控制等操作。
- 灵活性高:自定义代理设置,使播放不受地域和格式限制,即使是HTTPS链接或外部网络视频也能流畅播放。
现在,你只需尝试一下DLNAP,便能开启属于你的跨设备多媒体享受之旅。让我们一起,探索智能家居的无限可能吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210