小米 红米【AC2100】一键刷BREED【30秒刷完】小白脑残专用 无需工具TELNET + 检查坏块

一、介绍

       路由器是提供将有线网络转化为wifi的工具,一般路由器自带的系统比较稳定,但是功能较少,为了实现更多的功能,可以通过给路由器刷入新的固件来实现。在刷入新的固件之前,要先刷入breed,刷入breed之后,就可以随便刷入其他系统了,以下教大家如何刷入breed。本教程来自恩山无线论坛的大佬,本人尝试之后感觉很方便,所以在此分享。

二、刷机教程

1、首先需要降级固件:

红米AC2100:http://cdn.cnbj1.fds.api.mi-img.com/xiaoqiang/rom/rm2100/miwifi_rm2100_firmware_d6234_2.0.7.bin
小米AC2100: http://cdn.cnbj1.fds.api.mi-img.com/xiaoqiang/rom/r2100/miwifi_r2100_firmware_4b519_2.0.722.bin

下载完成后进入后台 192.168.31.1->常用设置->系统状态->手动升级
加载固件,可以保留数据->开始升级

下面开始进入主题,真·30秒刷BREED!

   首先需要确保路由器有网络,有网络才能自动下载BREED。网络可以连接网线,如果在学校没有网线的话,
可以手机开热点,然后打开路由器的无线桥连功能,让路由器连接到自己的手机热点,就可以使路由器有
网络。

2、进入后台192.168.31.1,复制自己的stok,看图

在这里插入图片描述

3、用复制的stok替换掉下面代码(隐藏内容)中的CCCCCCCCCCC(看图)

在这里插入图片描述

4、复制修改好stok的代码,粘贴到浏览器,回车。(浏览器会显示 : {“code”:0} ). 如果显示其他代码,可能是你还没降级固件或者stok过期。也可以恢复出厂重试。

       此代码是用来检查NAND坏块的。路由器开机超过一小时建议先重启。运行代码后,你路由器的2.4g WiFi名称会改名成:比如 “ESMT”,“Toshiba”,“Toshiba 90 768”。 90和768是坏块。 如果ESMT或者Toshiba后面没数字,那恭喜你,没有坏块!!!有坏块也没问题,亲测本人的红米AC2100有768坏块,仍然可以刷入breed,并成功刷入了老毛子固件

http://192.168.31.1/cgi-bin/luci/;stok=CCCCCCCCCCC/api/misystem/set_config_iotdev?bssid=Xiaomi&user_id=longdike&ssid=%0A%5B%20-z%20%22%24(dmesg%20%7C%20grep%20ESMT)%22%20%5D%20%26%26%20B%3D%22Toshiba%22%20%7C%7C%20B%3D%22ESMT%22%0Auci%20set%20wireless.%24(uci%20show%20wireless%20%7C%20awk%20-F%20'.'%20'%2Fwl1%2F%20%7Bprint%20%242%7D').ssid%3D%22%24B%20%24(dmesg%20%7C%20awk%20'%2FBad%2F%20%7Bprint%20%245%7D')%22%0A%2Fetc%2Finit.d%2Fnetwork%20restart%0A

       此代码是用来刷BREED的。你可以先检查坏块,不检查也没关系。Bootloader那里肯定不会有坏块,不然官方Uboot也会出问题的。

http://192.168.31.1/cgi-bin/luci/;stok=CCCCCCCCCCC/api/misystem/set_config_iotdev?bssid=Xiaomi&user_id=longdike&ssid=%0Acd%20%2Ftmp%0Acurl%20-o%20B%20-O%20https%3A%2F%2Fbreed.hackpascal.net%2Fbreed-mt7621-xiaomi-r3g.bin%20-k%0A%5B%20-z%20%22%24(sha256sum%20B%20%7C%20grep%20242d42eb5f5aaa67ddc9c1baf1acdf58d289e3f792adfdd77b589b9dc71eff85)%22%20%5D%20%7C%7C%20mtd%20-r%20write%20B%20Bootloader%0A ```

5、如果路由器在60秒内重启则代表刷BREED成功(灯会从蓝变橘,最终变蓝进入系统)。成功后拔掉电源,按住reset同时接上电源等10秒即可进入breed。192.168.1.1。如果没重启,可能是stok过期了。进入后台复制新的stok即可。也有可能下载的BREED损坏,从新运行代码。也有可能没网络。

### Transformer 模型详解 #### 一、Transformer 整体架构 Transformer 是一种基于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)的神经网络模型,旨在解决序列数据处理中的长期依赖问题。该模型摒弃了传统的循环神经网络(RNN) 和卷积神经网络(CNN),全依靠自注意力机制来捕捉输入和输出之间的全局依赖关系[^1]。 整个架构由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成: - **编码器**:负责接收输入序列并将其转换成高维向量表示; - **解码器**:根据编码器产生的上下文信息生成目标序列; 两者之间通过多头自注意层(Multi-head Self-Attention Layer)连接,在每一层内部还包含了前馈神经网络(Feed Forward Neural Network, FFN)[^2]。 ```mermaid graph LR; A[Input Sequence] --> B{Encoder Stack}; subgraph Encoder Layers C[MHSA (Multi Head Self Attention)] --- D[Add & Norm]; E[FFN (Feed Forward Networks)] --- F[Add & Norm]; end G{Decoder Stack} <-- H[Memory from Encoders]; I[Output Sequence] <-- J{Decoder Layers} ``` #### 二、工作流程解析 当给定一个源语言句子作为输入时,经过分词后得到一系列token组成的列表。这些tokens会被映射到对应的嵌入(embedding)空间中形成矩阵形式的数据。随后进入多个相同的编码单元堆叠而成的编码栈内进行特征提取操作。每个编码单元主要包含两个子模块——一个多头自关注层用于计算query(Q), key(K), value(V)三者间的相似度得分,并据此调整value权重获得新的context vector; 另一个是全连接前馈网络用来进一步变换维度大小以便更好地表达语义信息。 对于翻译任务而言,则需额外构建一组类似的解码组件以逐步预测下一个可能的目标单词直至结束符为止。值得注意的是,在训练阶段为了加速收敛速度通常会采用teacher forcing技术即利用真实的上一步骤输出而非当前时刻所估计的结果参与后续迭代更新过程。 #### 三、核心特性阐述 ##### 自注意力机制 这是Transformer区别于其他传统RNN/CNN的最大亮点之一。它允许模型在同一时间步长下同时考虑所有位置的信息而不仅仅是相邻几个节点的影响范围。具体实现方式就是让每一个position都能与其他任意一处建立联系并通过softmax函数规范化后的概率分布加权求和最终得出综合考量过全部因素的新状态描述。 ##### 多头设计 考虑到单一head可能会丢失某些重要的局部模式匹配机会因此引入了multi-head策略使得不同heads可以专注于特定类型的关联性挖掘从而提高整体表现力。简单来说就是在同一层次里平行运行若干组独立却又相互补充的小规模self-attention units然后把它们各自的输出拼接起来再送往下一层继续加工处理直到最后一刻才汇总输出最终结果。 ##### 前馈神经网络 除了上述提到的核心部件之外每层还会配备有一个简单的线性变换+ReLU激活构成的标准MLP结构充当非线性的引入手段增强系统的表征能力同时也起到一定的正则化作用防止过拟合现象发生。
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