【免费下载】 Netgear固件刷新工具nmrpflash下载与安装指南
2026-01-25 05:01:56作者:曹令琨Iris
1. 项目介绍
Netgear Unbrick Utility(简称nmrpflash) 是一个利用Netgear设备的NMRP协议来刷写新固件镜像的强大工具。这个开源项目由jclehner维护,在GitHub上可以找到。它支持广泛型号的Netgear路由器,从经典的D7000到R8500等,几乎涵盖了大部分家用和小型企业使用的路由器型号。通过此工具,用户可以在设备“变砖”或需要升级固件时恢复或更新其操作系统。
2. 项目下载位置
nmrpflash的源代码托管在GitHub,要获取项目,你可以通过以下命令克隆仓库:
git clone https://github.com/jclehner/nmrpflash.git
或者直接访问网页https://github.com/jclehner/nmrpflash并点击绿色的"Code"按钮,然后选择"Download ZIP"下载压缩包。
3. 项目安装环境配置
环境要求:
- Linux, macOS 或 Windows
- 对于Linux和macOS,推荐使用Homebrew进行安装,确保系统已安装Git和Homebrew。
- 在Windows平台,需要安装Npcap(尤其是用于Wireshark的版本),以支持网络包捕获功能。
图片示例暂时无法提供,但以下是文字指导流程:
- Linux/macOS: 确保已安装
libpcap和libnl-3库。在Ubuntu或Debian上,执行:
sudo apt-get install libpcap-dev libnl-3-dev
对于macOS,通过Homebrew安装:
brew install libpcap
- Windows: 下载并安装Npcap,勾选“WinPcap Compatibility”。
4. 项目安装方式
-
对于开发者或希望编译自定义版本的用户:
- 克隆或解压下载的项目至本地目录。
- 进入项目目录,然后运行以下命令来编译:
编译完成后,可执行文件mkdir build && cd build cmake .. makenmrpflash将位于build目录下。
-
快速使用者,特别是macOS用户,可以通过Homebrew直接安装预构建的二进制文件:
brew install jclehner/homebrew-nmrpflash/nmrpflash
5. 项目处理脚本示例
在实际应用中,nmrpflash通过命令行操作。下面是一个基本的使用案例,展示了如何连接到路由器并上传固件:
# 假设你已经确定了正确的网络接口是eth0,且固件文件为my_firmware.bin
nmrpflash -i eth0 -f my_firmware.bin
在使用前,需按照实际情况指定正确的接口名,固件文件路径,并可能需要其他参数如 -m 设定MAC地址等。执行上述命令前,请确保路由器处于初始启动状态,且物理连接正确。
以上就是nmrpflash的简单下载、环境配置以及安装和基础使用方法。记住,针对不同的网络环境或特定的设备需求,可能还需要调整额外的参数。在尝试刷新路由器之前,请务必仔细阅读项目文档,特别是常见问题解答部分,以避免不必要的设备损坏风险。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
558
3.8 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
372
434
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++
890
638
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
792
195
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
769
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
265
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
12
1