Một nhà sáng chế muốn điều khiển máy in nhiệt Bluetooth di động từ microcontroller ESP32-C3 để in dữ liệu cảm biến, nhưng máy in chỉ có ứng dụng di động độc quyền không có tài liệu giao thức. Thay vì phương pháp thông thường là log Bluetooth Android rồi phân tích bằng Wireshark, ông sử dụng scanner BLE service/characteristic cùng thư viện Bleak của Python để tương tác tìm kiếm các characteristic có thể ghi cho đến khi xác định được lệnh tiến giấy. Sau khi ánh xạ giao thức trong Python, việc chuyển đổi payload sang C++ trên ESP32 trở nên đơn giản, và ông thêm thư viện Adafruit GFX để hỗ trợ biểu tượng và định dạng đầu ra. Mã nguồn hiện chưa được công khai.
AI có thể tóm tắt sai. Đọc bài gốc trước khi dựa vào thông tin quan trọng.
Vì sao nên đọc: Bài này cung cấp phương pháp đảo ngược giao thức Bluetooth cho máy in thermal mà không cần tài liệu chính thức, kỹ thuật có thể áp dụng cho nhiều thiết bị IoT khác.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://hackaday.com/2026/09/14/writing-an-esp32-bluetooth-printer-driver-in-two-acts. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửThe Missing Cent: A Beginner’s Guide to Harness Engineering. AI agents can write code, but can you trust it? Part 1 of my Harness Engineering From Scratch series. This is Part 1 of my series …
Image compression at 4bpp with extreme decompression speed - raphlinus/nibnib
Part — 1 All you need to know about CNN Introduction to Convolutional Neural Networks A Convolutional Neural Network (CNN) is a type of neural network designed to work with data that has a …
Dự án GTA.js tái tạo lại engine của game Grand Theft Auto năm 1997 bằng JavaScript và WebGL, có thể chơi tại gtajs.wtf. Đây là bản reimplement chứ không phải emulator, nên một số vật lý và animation khác với bản gốc, nhưng engine nhiệm vụ chính xác dựa trên tài liệu mtd.doc. Tác giả sử dụng Gemini AI để triển khai hầu hết các tính năng, tham khảo tài liệu mở, ghi chú cộng đồng và trí nhớ cá nhân về game. Hiện tại game đã chơi được nhưng cảnh sát (cops) vẫn chưa được implement.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tái tạo lại engine game cổ bằng JavaScript và WebGL từ con số không.
The Model Never Runs Your Code A practical guide to LLM tool calling: how it works, how to design tools models use well and how to build a safe agent loop in Python A developer gives a language model …
Announcing TinyGo 0.44 with smaller and faster programs, more multicores on microcontrollers, support for Arduino UNO R4, new drivers, and big Bluetooth updates!
Got Milk (Data)? How I Uncovered a $100M+ UK Trade Story Using Pandas, SQL, and Seaborn My Week 8 deep dive at the DataraFlow Data Science Internship: mastering the Split-Apply-Combine paradigm …
Khóa học video kéo dài 11 giờ tập trung vào việc xây dựng model reasoning với Python và PyTorch. Nội dung bao gồm các kỹ thuật advanced như evaluation, inference-time scaling, reinforcement learning và distillation. Qua khóa học, bạn sẽ học cách tối ưu hiệu suất của các reasoning model hiện đại. Các bài thực hành code chi tiết giúp hiểu sâu về quy trình training và fine-tuning. Giá trị lớn nhất nằm ở việc kết hợp lý thuyết với thực hành để xây dựng được hệ thống AI có khả năng reasoning mạnh mẽ.
Lập trình viên muốn nâng cấp kiến thức về mô hình học máy từ cơ bản đến ứng dụng thực tế—đặc biệt là trong scaling mô hình, reinforcement learning, và distillation—để áp dụng ngay trong dự án AI của mình với Python và PyTorch.
Đang tải bình luận…