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
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
196
218
暂无简介
Dart
635
144
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++
652
276
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
245
316
🎉 (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
1.12 K
627
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
73
98
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
385
3.72 K