如何给小智 AI 绑定设备及解绑设备

如何给小智 AI 绑定设备及解绑设备

如何给小智 AI 绑定设备及解绑设备


文章目录


前言

当手上绑定了比较多的小智设备或发现设备已被别人绑定,又无法联系上对方,也不知道是谁给设备绑定了,则可以通过邮箱的方法流程去处理解绑。这个是小智AI官方提供的一个很好的解决办法。

前提:是这个小智AI产品是可以输出LOG信息的,如果无法输出就无法用这个方法了

在这里插入图片描述

1、绑定设备

绑定设备方法可查看往期发的文章第5章内容,参考里面的步骤即可,非常详细了的,这里就不重复编写了。点我即可跳转查看哦!!!

2、解绑设备

如果解除了该设备的绑定,那么以前的配置及历史对话等记录将会被清除,再次绑定又会是一个新设备了。

2.1 能正常登录后台

第一步
手机或电脑浏览器输入网址登录小智后台:https://xiaozhi.me/

第二步
登录进去之后,找到对应的设备,如下图:

在这里插入图片描述

接着点击管理设备按钮。

第三步
进去之后点击右上角的叉叉,如下图:

在这里插入图片描述

弹出确认框后,最后点击确定按钮即可解除对设备的绑定了。

2.2 不能登录后台

当无法登录到该设备的后台或设备给他人绑定了,则可以通过以下方法流程处理。

第一步
获取设备ID:如果设备还可以正常工作,可尝试跟设备对话,问它设备ID是多少,让它告诉你即可。​

第二步:
获取MAC地址:需要用串口调试助手软件,从串口信息中获取,找到MAC地址相关信息。

把小智开发板或产品的USB接电脑,接着开机。

打开串口助手工具(默认参数即可,不需要调整),请选择自己的开发板端口号(例如 COM23,具体以自己电脑上识别分配的COM端口为准),点击 “打开串口” 按钮,如果没有输出,则可以复位一次小智设备即可看到日志输出了,如下图示。

在这里插入图片描述

在输出信息中下拉耐心查找即可,找到 wifi:mode : sta ( ) 所在行,找到xx:xx:xx:xx:xx:xx,即为当前小智产品的MAC地址了。

第三步
发送邮箱:
发送邮件到 [email protected] 这个邮箱下。

邮件标题为:解绑设备,设备ID XXX,MAC地址 XXX

注意:当发送邮件成功后,不会立即就会有处理结果的,而小智客服中心处理大概需要1个工作日左右才能完成的,耐心等待即可。处理完成后,会以邮件的方式通知解除成功的。


Read more

FLUX.1-dev创意工作流:从Midjourney迁移指南+Prompt工程适配最佳实践

FLUX.1-dev创意工作流:从Midjourney迁移指南+Prompt工程适配最佳实践 如果你是从Midjourney转向本地部署的创作者,或者正在寻找一个画质顶尖、永不崩溃的AI绘图方案,那么这篇文章就是为你准备的。 Midjourney以其出色的艺术表现力,成为了许多人的AI绘图启蒙工具。但你是否也遇到过这些问题:生成次数有限制、排队等待时间长、无法深度定制生成参数、或者对生成内容的隐私性有顾虑?当你的创作需求从“玩一玩”升级到“生产力”时,一个稳定、私密、可控的本地化方案就显得尤为重要。 今天,我们将深入探讨如何将你的创意工作流,从Midjourney平滑迁移到FLUX.1-dev旗舰版。这不仅仅是一个工具替换,更是一次创作能力的全面升级。我们将重点解决两个核心问题:如何快速上手这个强大的本地系统,以及如何将你熟悉的Midjourney Prompt技巧,完美适配到FLUX模型上,让你无缝衔接,甚至获得更惊艳的成果。 1. 为什么选择FLUX.1-dev作为你的下一站? 在深入迁移细节之前,我们先来了解一下这个“新家”到底强在哪里。你拿到的这个FLUX.1-de

虚拟世界的AI魔法:AIGC引领元宇宙创作革命

虚拟世界的AI魔法:AIGC引领元宇宙创作革命

云边有个稻草人-ZEEKLOG博客——个人主页 热门文章_云边有个稻草人的博客-ZEEKLOG博客——本篇文章所属专栏 ~ 欢迎订阅~ 目录 1. 引言 2. 元宇宙与虚拟世界概述 2.1 什么是元宇宙? 2.2 虚拟世界的构建 3. AIGC在元宇宙中的应用 3.1 AIGC生成虚拟世界环境 3.2 AIGC生成虚拟角色与NPC 3.3 AIGC创造虚拟物品与资产 4. AIGC在虚拟世界与元宇宙的技术实现 4.1 生成式对抗网络(GANs)在元宇宙中的应用 4.2 自然语言处理(NLP)与虚拟角色的对话生成 4.3 计算机视觉与物理引擎 5. 持续创新:AIGC与元宇宙的未来趋势 5.1 个人化与定制化体验 5.

【AIGC】大模型面试高频考点19:常见的17种RAG方案

【AIGC】大模型面试高频考点19:常见的17种RAG方案

RAG技术全景解析:从基础分块到自适应多模态检索 * 一、基础分块与语义优化 * 1. Simple RAG(简单切块) * 2. Semantic Chunking(语义切块) * 3. Context Enriched Retrieval(上下文增强检索) * 4. Contextual Chunk Headers(上下文标题) * 二、检索优化与重排序 * 1. Document Augmentation(文档增强) * 2. Query Transformation(查询转换) * 3. Reranker(重排序) * 4. RSE(Re-ranking with Semantic Expansion) * 三、智能路由与自反思机制 * 1. Feedback Loop(反馈闭环) * 2. Adaptive RAG(

Whisper 模型本地化部署:全版本下载链接与离线环境搭建教程

Whisper 模型本地化部署指南 一、模型版本与下载 Whisper 提供多种规模版本,可通过以下官方渠道获取: 1. GitHub 仓库 https://github.com/openai/whisper 包含最新代码、预训练权重和文档 * tiny.en / tiny * base.en / base * small.en / small * medium.en / medium * large-v2 (最新大模型) Hugging Face 模型库 所有版本下载路径: https://huggingface.co/openai/whisper-{version}/tree/main 替换 {version} 为具体型号: 二、离线环境搭建教程 准备工作 1.