探索网络世界:MMLanScan开源项目推荐
2024-08-08 21:40:14作者:沈韬淼Beryl
在数字化时代,网络已成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。为了更好地管理和优化网络环境,了解网络中的设备信息显得尤为重要。今天,我们将向您推荐一款强大的iOS开源项目——MMLanScan,它能够帮助您轻松扫描并获取网络中所有设备的详细信息。
项目介绍
MMLanScan是一个专为iOS平台设计的开源项目,旨在帮助用户扫描其网络并显示可用设备的MAC地址、主机名和品牌名称。无论您是网络管理员还是普通用户,MMLanScan都能为您提供一个直观、高效的网络设备管理工具。
项目技术分析
MMLanScan的核心功能基于经典的网络扫描技术,通过ping网络中的每个主机来构建ARP表,然后尝试获取每个主机的MAC地址。如果找到MAC地址,则认为该主机存在于网络中。项目使用了Apple的SimplePing库和自家的MacFinder库,确保了扫描的准确性和效率。
项目及技术应用场景
MMLanScan适用于多种场景,包括但不限于:
- 网络管理:帮助网络管理员快速识别和定位网络中的设备,进行有效的网络管理和维护。
- 家庭网络优化:普通用户可以使用MMLanScan来了解家中的网络设备,优化网络连接,提升上网体验。
- 安全审计:网络安全专家可以利用MMLanScan进行网络设备的安全审计,及时发现潜在的安全风险。
项目特点
- 全面扫描:MMLanScan不仅扫描常见的/24子网,还能扫描任何子网,确保覆盖所有可能的设备。
- 详细信息显示:除了IP地址,MMLanScan还能显示MAC地址(iOS 10及以下版本)、设备品牌和主机名(如果可用)。
- 易于集成:支持CocoaPods安装,同时也提供了Objective-C和Swift的使用示例,方便开发者快速集成到自己的项目中。
- 持续优化:MMLanScan不断更新和改进,V2.0版本引入了NSOperation和NSOperationQueueManager,大幅提升了扫描速度和UI交互体验。
MMLanScan是一个功能强大、易于使用的网络扫描工具,无论您是专业人士还是普通用户,都能从中受益。现在就尝试使用MMLanScan,探索您的网络世界,让网络管理变得更加简单高效!
希望这篇文章能够帮助您更好地了解和使用MMLanScan项目。如果您有任何疑问或建议,欢迎在项目仓库中提出,我们期待您的反馈和贡献!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
492