最近和国内某大厂对接了一个项目，计划采用TDMA协议架构，单时隙长度为2ms。这时间要求远比LoRaWAN Class B的时隙间隔快多了，此场景下LoRa不适用，决定采用SX1278的另一种调制方式 – FSK。
LoRa节点SDK看着代码多、工程大，但是如果我们从宏观上把握了SDK的思路，那么很快就能拿下它。
LoRa是一个比较小众的东西，但是随着近几年的发展逐渐成为低功耗物联网的典型代表，通过本文章快速了解LoRa开发。
RSSI信号强度是无线网络中特别被人关注的一个点，尤其是工程部署中。今天在了解LoRa SX1276的RSSI展示，搜寻了一些资料，做如下笔记留念。(留念。。。真没词用了吗。。。)
前面在无线节点的空中唤醒技术解析中由浅入深地对空中唤醒技术做了讲解，讲地非常好，建议大家多看几遍(卧槽，谁又砸砖头！)。这篇笔记将讲LoRa节点的空中唤醒具体应用。
我正在学习LoRa和LoRaWAN，基本按照 官方资料+梳理解析+相关源码 的方式来记录笔记，相信对不少同行者有所帮助，可点此查看帖子LoRa学习笔记_汇总。
从github获取节点源码https://github.com/Lora-net/LoRaMac-node/tree/develop，可以看到最新的源码是v4.4.2。
3.基于 128x64 KS0108 的 LCD，或任何 128x64 LCD（提供自己的驱动程序代码）。
1 基础环境搭建 2 Packet forward 这是LoRa网关的开源应用。 2.1 功能使用 2.1.1 Packet forward 功能介绍 Packet forwarder 顾名思义，就是一个网关与Server间的包转发器。 2.1.2 Packet forward 编译配置及启动 编译运行都很傻瓜化，最关键的是 conf 配置文件的配置，发现许多朋友都在这边栽过跟头，小能手分享了一个配置文件示例。 2.1.3 Packet forward 协议介绍 - GWMP 主要是把 GWMP 协议
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在LoRaWAN协议中文版_配套文件 地区参数(物理层)中已经为中国规划了470频段，因此国内开发者对此需求很强烈。
项目代码: TOS-AIOT: TencentOS-Tiny,RT1062,SX1276,ESP8266 (gitee.com)
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我是不是膨胀了，连卫星都敢做了？不知道你是否有想过自己制作一颗卫星吗？看完本篇文章，你也能自己做个卫星，要想上天就差个火箭了！
前言：上一篇（LoRa物联网的架构）提到了LoRaWAN的网络结构，这一篇就来聊一聊LoRaWAN的网络结构中的终端设备End Nodes。
以前小能手使用 SX1276 做过一个 LoRa抓包工具，最大的局限是不能抓多个频点的数据。而 LoRaGateway 的帮助程序 util_pkt_logger 就提供了这个现成的功能，使用 SX1301 可以同时监听至少8路信道。
本文介绍了LoRaWAN协议栈的基本架构和主要技术特性，包括LoRaWAN的物理层、MAC层、网络层、应用层和LoRaWAN的帧格式。同时，文章还探讨了LoRaWAN的协议栈各层之间的接口和通信流程，以及LoRaWAN的终端和网关的设计和实现。此外，文章还介绍了LoRaWAN的几种不同部署方式和技术挑战，以及LoRaWAN的部署和技术挑战的解决方案。
1901年，古列尔默.马可尼把长波无线电信号从Cornwall（康沃尔，位于英国的西南部）跨过大西洋传送到3200公里之外的Newfoundland(加拿大的纽芬兰岛)，至此人类进入了无线通信时代。100多年来，无线技术的发展为人类带来了无线电、电视、移动电话和通信卫星。近20年，最让人们深刻感受的是移动通信，手机几乎成为人们的一个器官，用它便捷接入Internet。
LoRaNode的SDK可能由于某种原因吧，是在linux下面开发的，我们今天来构建windows下的keil开发工程。
很早就关注了“信安之路”很多干货，学到很多知识。现在来回报大家了，疫情期间在闭关提升自己，也写了些文章，以后可以分享。
本设计的思路是打造一种可以快速扩展的LoRaWAN节点硬件平台。它应该满足以下一些特性：
这次主要是分享对软件设计中的“低耦合、高内聚”原则的一些个人体会，通过lorawan代码等实例分析，让大家对这个设计思想有一些具象的理解。
2、如何测试LoRa的接收灵敏度？ ——软件上使被测LoRa设备一直处于接收模式；硬件上使用矢量信号发生器，波形文件一般芯片厂商（LoRa找升特）都会提供或者自己编写。
从2013年Semtech公司发布第一代商用LoRa芯片以来，LoRa技术经受住了物联网行业的考验，凭借其低功耗远距离等技术优势，近几年在全球物联网无线通信的细分市场上攻城拔寨，并一直保持着高速发展的态势。特别是在智能表计、智能烟感等民用公有事业领域得到广泛应用与认可，已经成为一种主流的物联网连接技术。
前言：前面几篇文章详细介绍了ASR6505外设的使用，从本篇开始介绍ASR6505关于LoRa的使用。
最近手痒研究LoRaWAN基站，初步了解了LoRaGateway的github工程，做些梳理记录。
在前面学习了Linux高级编程的基础上，开始对硬件正式有所交集，以前学习Linux可能只知道某些传感器的数据存放在哪个文件夹下，读取相应的数据就完事，大部分是应用层方面的实现，而不知道这些传感器的数据具体是怎么来的。学习了stm32单片机之后，与硬件打交道，离底层又更近了一步。
目前，常见的液化气充装系统是充装人员根据开票人员提供的充值小票来给液化气罐定量的充值，这种充装方式受充装人员的操作影响较大，容易受到充装人员误操作导致的多充或少充，且加大了管理员对充气罐剩余气体总量控制的难度。
Packet forwarder 是运行在 LoRa 网关上的一个程序，用来将集中器收到的 RF 数据包 通过 IP/UDP 链路转发给服务器，以及将 服务器发出的数据包通过 RF 发出来。它也可以发射 GPS 同步信标帧，用于协调网络内的所有节点。
很多人在接触 LoRa 时经常会问一个问题：LoRa 是什么？LoRaWAN 是什么？对这两个概念迟迟不能理解。
哈喽，大家好，本期跟大家带来的是安信可LoRa模组通讯测试，这一对小宝贝也是从电子芯吧客官网申请而来的，在我抽屉里已经放了好多天了，最近有点时间，赶紧来测试测试。小飞哥最近一直在玩无线通讯，有兴趣的伙伴可以一起交流哈，话不多说，还是直接进入正题。 先来看一张模块的靓照，小而精美：
http://www-900.ibm.com/cn/products/servers/pseries/tech/tpcc.shtml
工业互联网，是智能制造发展的基础，可以提供共性的基础设施和能力；我国已经将工业互联网作为重要基础设施，为工业智能化提供支撑。
物联网是以互联网、电信网络等为基础的信息载体，使普通万物形成互联网络。物联网机器人是融合机器人技术与物联网技术的产品，二者是高度互补的。前者侧重在于感知、跟踪以及监测，后者则侧重在于行动、交互以及自主操作。
5G终于来了。但是，对于现在正在计划IoT项目的任何人来说，5G的好处是什么？它真的是可行的选择吗？
上个月，Meta FAIR 田渊栋参与的一项研究广受好评，他们在论文《 MobileLLM: Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases》中开始卷 10 亿以下参数小模型，主打在移动设备上运行 LLM。
本文将对常用的通信协议进行剖析，重点面向市场上使用率较高的，且又不是诸如TCP/IP之类老生常谈 的。
[1] 详细内容请参阅 MarkAI Blog [2] 更多资料及工程项目请关注 MarkAI Github [3] 通关感知算法面试请Star 2024年千道算法面试题综述
本文主要结合LoRaNode SDK v4.4.2和LoRaWAN规范1.0.3来展开。
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题意：给你一个最大金额m，现在有n种类型的纸票，这些纸票的个数各不相同，问能够用这些纸票再不超过m的前提下凑成最大的金额是多少？
摘要：参数高效微调（PEFT）是一种流行的方法，用于裁剪预训练的大型语言模型（LLM），特别是随着模型规模和任务多样性的增加。低秩自适应（LoRA）基于自适应过程本质上是低维的想法，即，显著的模型变化可以用相对较少的参数来表示。然而，与全参数微调相比，降低秩会遇到特定任务的泛化错误的挑战。我们提出了MELoRA，一个迷你合奏低秩适配器，使用较少的可训练参数，同时保持较高的排名，从而提供更好的性能潜力。其核心思想是冻结原始的预训练权重，并训练一组只有少量参数的迷你LoRA。这可以捕获迷你LoRA之间的显著程度的多样性，从而促进更好的泛化能力。我们对各种NLP任务进行了理论分析和实证研究。我们的实验结果表明，与LoRA相比，MELoRA在自然语言理解任务中的可训练参数减少了8倍，在指令跟随任务中的可训练参数减少了36倍，从而实现了更好的性能，这证明了MELoRA的有效性。
关于TCP协议相关内容看：http://networksorcery.com/enp/default.htm
这个东西，是个芯片，在飞控里面 https://datasheet.lcsc.com/szlcsc/XN297L_C88025.pdf
本文作为一个对物联网感兴趣的爱好者的一些收集信息，包括物联网的架构，协议及应用入门，涉及NB-IOT，LoRa，MQTT，NFC,RF-ID,5G等技术，并持续更新中(截止2020.01.31)。 欢迎大家也推荐好的文章。
整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 由 ChatGPT 掀起的 AI 大模型之战，已在全球范围内持续了几个月，其中业界尤为关注的，就是 OpenAI 和谷歌二者之间的博弈。 曾经，2017 年率先发布的 Transformer 为谷歌奠定了 LLM 的基石，2021 年聊天机器人 LaMDA 的亮相更是一度惊艳圈内。当时多数人都认为，这场 AI 大棋谷歌既已布局多年，又具有先发优势，必将稳稳占据王座——不曾想，最终抢得先机的却是 OpenAI 这匹“黑马”，而谷歌反倒从 AI
几个经典的循环案例： 1.一张纸的厚度是0.0001米，将纸对折，对折多少次厚度超过珠峰高度8848米 var i=0; var h=0.0001; while(true){
LoRa是semtech公司创建的低功耗局域网无线标准，低功耗一般很难覆盖远距离，远距离一般功耗高，LoRa的名字就是远距离无线电（Long Range Radio），它最大特点就是在同样的功耗条件下比其他无线方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，它在同样的功耗下比传统的无线射频通信距离扩大3-5倍。
选自Lightning AI 作者：Sebastian Raschka 机器之心编译 编辑：赵阳 LoRA 微调方法，随着大模型的出现而走红。 最近几个月，ChatGPT 等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。 在快速发展的人工智能领域，以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。 LoRA（Low-Rank Adaption，低秩自适应） 作为微调 LLMs 一种比较出圈的技术，其额外
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