**创新物联网的桥梁——QEST**
在当今万物互联的时代,设备与网络之间的沟通变得前所未有的重要。然而,搭建这样一座桥梁并不简单,尤其是在不同的协议之间进行转换时。幸运的是,有一个开源项目正致力于简化这一过程,让开发者能够轻松地将传统设备连接到现代互联网中。这个项目就是QEST(Querying Embedded Systems through HTTP)。
项目介绍
QEST 是一个分布式 MQTT 经纪人(Broker),它巧妙地结合了 MQTT 和 REST 技术,为物联网应用提供了一种全新的交互方式。通过 QEST,设备可以通过 MQTT 协议交流数据,而 Web 应用则可以使用更熟悉的 HTTP 请求来访问这些数据。这不仅降低了开发门槛,还极大地提升了跨平台兼容性。
项目技术分析
QEST 的核心是它的协议桥接功能。利用 Node.js 和 Redis 的强大支持,QEST 能够无缝对接 MQTT 设备和基于 HTTP 的应用程序。例如,通过简单的 curl 命令就可以实现对特定主题的数据读取或更新,无需深入理解复杂的 MQTT 协议细节,这就大大简化了开发流程。
$ curl -X PUT -d '{ "hello": 555 }' \
-H "Content-Type: application/json" \
http://mqtt.matteocollina.com/topics/prova
$ curl http://mqtt.matteocollina.com/topics/prova
{ "hello": 555 }
项目及技术应用场景
想象一下,你可以直接通过网页控制家中的智能设备,或者从千里之外实时监控工业传感器的数据,这一切都得益于 QEST 打造的 Web of Things。无论是智能家居系统、远程医疗监护还是工厂自动化管理,QEST 都能成为连接物理世界和数字世界的坚实纽带。
项目特点
- 协议互操作性 —— QEST 搭建了一个强大的框架,使 MQTT 数据能够以 RESTful 方式被访问。
- 易于集成 —— 开发者只需少量配置即可接入 MQTT 设备,大大减少了开发时间和成本。
- 社区与示例丰富 —— 项目提供了多个实用示例,如 NetworkButton 系列教程,帮助新手快速上手。
- 可扩展性强 —— 支持多种设备和应用类型,便于构建复杂多样的物联网生态。
总结
QEST 不仅是一个技术解决方案,更是推动 IoT 发展的重要力量。对于任何想要利用现有设备创建高效、互联互通系统的开发者而言,QEST 提供了一条既便捷又高效的路径。加入我们,一起探索物联网无限可能的世界!
准备好踏上这场技术创新之旅了吗?赶快下载并试用 QEST 吧,让我们共同见证更多激动人心的应用诞生于 Web of Things 的未来!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01