Flipper Zero RogueMaster固件RM0201版本深度解析
项目概述
Flipper Zero是一款多功能的安全测试工具,外形酷似玩具海豚,但功能强大。RogueMaster团队基于官方固件开发的定制版本,集成了大量实用插件和增强功能,为安全研究人员和硬件爱好者提供了更丰富的工具集。本次发布的RM0201-1726-0.420.0-925311a版本带来了多项重要更新和功能增强。
核心功能更新
红外遥控功能增强
新版本在红外学习功能上做了显著改进,增加了"Easy Learn"和"Learn RAW"两种学习模式的快速切换选项。这一改进使得用户可以根据不同设备的特性选择最适合的学习方式,大大提高了红外遥控功能的易用性和兼容性。
硬件支持扩展
固件更新了PicoPass(iClass)模块至v1.18版本,增强了对iClass门禁卡的支持和读写能力。同时,SPI Terminal工具升级到v0.2,为硬件开发者提供了更完善的SPI接口调试能力。
新增应用模块
环境监测工具
本次更新引入了两款实用的环境监测工具:
- 光强计(Lightmeter v1.3):可测量环境光照强度
- 空气检测仪(Air Level v1.0):需要配合视频游戏模块使用,可监测空气质量
娱乐应用
新增了多款娱乐应用丰富用户体验:
- 愤怒的小鸟(Furious Birds v1.0):经典游戏的Flipper Zero移植版
- 生命游戏(Game of Life v1.3):康威生命游戏的实现
- 电子烟模拟器(Cigarette v0.1.2):模拟电子烟使用体验
安全工具增强
NFC功能扩展
NFC模块新增了对迪士尼无限(Disney Infinity)标签的解析支持,并优化了ST25TB轮询模式检查机制。E-Ink电子标签支持也升级到v1.0.4版本,提供了更好的电子墨水标签兼容性。
无线安全工具
Ghost ESP工具升级至v1.2.2版本,增强了WiFi安全测试能力。新增的Sub-GHz Scheduler(v1.0)允许用户预设Sub-GHz信号发送计划,为自动化测试提供了便利。
系统优化
固件底层进行了多项性能优化,包括存储系统的改进和事件循环机制的增强。这些改进提升了系统稳定性和响应速度,为各种应用的运行提供了更好的基础。
总结
RogueMaster团队的RM0201版本固件在保持Flipper Zero原有功能的基础上,通过新增应用模块和增强核心功能,进一步拓展了设备的应用场景。无论是安全研究人员、硬件开发者还是普通爱好者,都能从这个版本中找到实用的工具和有趣的体验。持续的更新维护也体现了开源社区对Flipper Zero生态的积极贡献。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
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