linux tf卡_tf卡 Linux_tf卡+Linux - 腾讯云开发者社区

SD卡的技术是基于MultiMedia卡（MMC）格式上发展而来，大小和MMC卡差不多，尺寸为32mm x 24mm x 2.1mm。...SD卡与MMC卡保持着向上兼容，也就是说，MMC卡可以被新的SD设备存取，兼容性则取决于应用软件，但SD卡却不可以被MMC设备存取。 Mini SD MiniSD由松下和SanDisk共同开发。...Mini SD只有SD卡37%的大小，但是却拥有与SD存储卡一样的读写效能与大容量，并与标准SD卡完全兼容，通过附赠的SD转接卡还可当作一般SD卡使用 TF卡（Micro SD）又称T-Flash...是一种超小型卡（11*15*1MM），约为SD卡的1/4，可以算目前最小的储存卡了。TF是小卡，SD是大卡，都是闪存卡的一种。TF卡尺寸最小，可经SD卡转换器后，当SD卡使用。...MMC卡 MMC卡(Multimedia Card) 翻译成中文为“多媒体卡”。是一种快闪存储器卡标准。

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SD卡、TF卡、MMC卡、emmc、sdio扫盲

一、sd卡、tf卡，mmc卡的区别：共同点：SD TF MMC都是在MMC基础上演化发展不同的规范，比如物理尺寸，封装，电压，管脚，位宽，时钟信号等不同，但都使用相同的总线规范。...SD卡比TF卡的尺寸要大。应用于不同产品，SD卡一般都用在大一些的电子设备：如电脑，相机，AV等器材，而TF一般用在手机上。...TF卡插入适配器(adapter)可以转换成SD卡，但SD卡一般无法转换成TF卡。sd卡上有一个(lock)开关，即写保护开关，TF卡没有。...SD卡的管脚定义和Micro SD（TF）卡的管脚定义是不一样的。...SD卡和Micro SD（TF）卡的管脚定义引脚号 SD卡 TF卡（SD模式） TF卡（SPI模式） 1 Data3 Data2 Rsv 2 Cmd Data3 Cs 3 Vss

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SD卡、TF卡、MMC卡以及eMMC芯片的介绍「建议收藏」

一、SD卡 1、简介 SD卡为Secure Digital Memory Card, 即安全数码卡，是一种基于半导体快闪记忆器的新一代记忆设备。...它在MMC的基础上发展而来，增加了两个主要特色：SD卡强调数据的安全，可以设定所储存的使用权限，防止数据被他人复制;另外一个特色就是传输速度比2.11版的MMC卡快。...二、TF卡 1、简介 TF卡即T-Flash又称MicroSD，是极细小的快闪存储器卡，采用SanDisk最新NAND MLC技术及控制器技术。...TF卡插入适配器（adapter）可以转换成SD卡。三、MMC卡 1、简介 MMC：MMC就是MultiMediaCard的缩写，即多媒体卡。...3、特性尺寸：(24mm*32mm*1.4mm) 操作电压：2.7V ~ 3.6V MMC卡时钟频率是20MHz，比SD卡少两个触电，只有1

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TF卡存储性能调优案例分析

一、背景二、排查点及优化方法 TF卡控制器有没有问题 TF卡有没有问题业务层写卡逻辑有没有问题存储性能的其他优化思路三、参考资料本文根据一个实际案例介绍TF卡存储性能调优思路。...一、背景在一个视频存储项目中遇到由于TF卡写入性能下降导致的视频丢帧问题。...如果是IO瓶颈，可能是由于以下几种原因导致的：芯片TF卡控制器的问题 TF卡本身的问题，也就是常说的”挑卡”，有些卡有问题，有些卡没问题业务层写卡逻辑不合理导致的问题 TF卡控制器有没有问题可以用同一张卡在不同的平台上使用...另外，由于写入性能和TF卡状态等因素有关，最好是用多卡多次验证。通过该实验，我们发现自己的芯片和另一款对标芯片的写入性能差了大概20%，说明芯片TF卡控制器性能还是有差异的。...我们还通过下面的方式进行了直接证明：用一张可以读取统计信息的卡（需要TF卡厂商的配合才能做到），复现问题，发现写放大因子为5.6，也就是说向卡内写入1MB的有效数据会导致TF卡实际写入5.6MB数据。

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【教程】用TF卡启动NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件

在列表中，可以看到Jetson Orin Nano、Jetson Nao（含2GB版本）与Jetson Xavier NX开发套件的外形即为相似，都支持用TF（或称microSD）卡开机的方式，至于Jetson...实际操作步骤也相当简单，就是在Ether软件中选择前面下载的镜像文件（例如JP511-orin-nano-sd-card-image.zip），然后将要安装的TF卡（建议至少64GB）安装在USB 选择要刷的目标设备...（TF卡插在USB卡座上），最后点击“FLASH!”...正常刷完系统之后，就能将TF卡从USB读卡器中取出，然后插入开发套件的卡槽中，如下图左①所指示的位置，或者如下图右翻过背后的位置。

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N1刷了Armbian之后自动挂载硬盘（TF卡）

1.查看系统所检测到的磁盘，这里的 sda1检测到的硬盘但是没有被挂载(注意：这里sda1 是’1’ 而不是’L’，有些可能是sdb1

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全志D1-H哪吒直接用PhoenixSuit烧录TF(SDNAND)，避免复杂的插拔TF卡

如题因为不喜欢插拔卡搞来搞去，喜欢直接USB插上直接干活烧录到底，那就，看下D1怎么搞TF直接通过PhoenixSuit烧录 TF卡或者SDNAND 第一步，看启动过程的LOG： U-Boot...Entry_name = dtb [171]mmc not para [173]Jump to second Boot. 23333 还真就烧录进去了，也不知道这会有什么隐患没，反正我用着很舒服，不用插拔卡了

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Linux下，如何验证SDEMMC卡？

Linux下mmc_test测试工具使用很多朋友也都有疑问，如何在Linux下，测试emmc/sd模块呢？当然，mmc core提供了mmc_test.c来作为mmc driver的测试文件。...Basic write (no data verification)... mmc0: Result: OK 这个工具可以尽可能的帮助我们测试SD/EMMC卡，使用起来吧！

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RK3568-IOT核心板不同规格品牌TF卡读写速率测试

测试目的为了评估系统对不同类型的TF卡读写的性能和稳定性，以及确定系统是否可以正确地读取和写入数据。这对于需要大量使用TF卡存储数据的应用程序（例如，文件传输、备份和储存等）非常重要。 ...此外，比较不同品牌和规格的TF卡读写速度的测试结果，可以帮助用户选择最适合其应用程序的TF卡。该报告适用于使用5种以上不同规格品牌TF卡在HD-RK3568-IOT评估板上的读写速度测试。...推荐用户使用闪迪C10系列或海康威视C10 1系列的TF卡，这两个型号在读写速度方面都表现不错。如果用户需要更大的存储容量，可以基于以上两种TF卡进行选择。...总的来说，各品牌规格TF卡可以正常在HD-RK3568-IOT评估板上识别使用，其中闪迪&海康威视&金士顿三种品牌的TF卡在评估板上都有较好的读写性能表现，能较大程度满足使用需求，用户可以选择以上TF卡用于...测试原理 3.1dd命令 1.Linux dd 命令用于读取、转换并输出数据。 2.dd 可从标准输入或文件中读取数据，根据指定的格式来转换数据，再输出到文件、设备或标准输出。

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tf API 研读1：tf.nn，tf.layers， tf.contrib概述

我们在使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。...下面是对三个模块的简述：（1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation...（2）tf.layers：主要提供的高层的神经网络，主要和卷积相关的，个人感觉是对tf.nn的进一步封装，tf.nn会更底层一些。 ...（3）tf.contrib：tf.contrib.layers提供够将计算图中的网络层、正则化、摘要操作、是构建计算图的高级操作，但是tf.contrib包含不稳定和实验代码，有可能以后API会改变

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Linux中如何管理Nvidia GPU卡

Linux中查看GPU的信息与使用情况 1.查看显卡信息由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡，这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息 lspci | grep -i nvidia lspci...常用管理命令 1.列出所有可用的Nvidia设备 nvidia-smi -L image.png 2.列出每个GPU卡的详细信息 nvidia-smi --query-gpu=index,name,...uuid,serial --format=csv image.png 3.查询某个GPU卡的详细信息（指定GPU卡的id，只截图一部分） nvidia-smi -i 0 -q image.png 4...加上-r参数可以重启某个GPU卡（0是GPU卡的序号） nvidia-smi -r -i 0

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详解linux 驱动编写（sd卡驱动）

随着sd卡的流行，sd卡在嵌入式设备上使用的场景也越来越多。那下面我们可以看一下，linux驱动框架上是怎么处理sd卡驱动的？...obj-$(CONFIG_MMC_S3C) += s3cmci.o 4、根据s3c阅读Kconfig，确认s3c下的sd卡还依赖哪些文件 config MMC_SDHCI_S3C tristate

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【技术分享】改进官方TF源码，进行BERT文本分类的多卡训练

本文分析开源demo代码无法多卡训练的原因，并给出修改代码，支持多卡训练的方案。 1....直接加入MirroredStrategy（失败）对于tf.estimator，常见的多卡分布式方案是使用tf.distribute.MirroredStrategy。...完成上述改动后，我们使用8卡并行训练。...因此当训练数据量很大时，多卡训练能显著节省训练时间。 6. 其它注意事项使用上述改动进行多卡训练时，要注意：多卡并行的调度和同步等操作本身需要一定的时间。...总结综上所述，改动BERT的run_classifier.py以进行多卡训练需要以下步骤：将tf.contrib.tpu.TPUEstimator改为tf.estimator.Estimator。

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tf35：tf.estimator

MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP tf.estimator 是Tensorflow的高级API，可快速训练和评估各种传统机器学习模型...import os from six.moves.urllib.request import urlopen import numpy as np import tensorflow as tf #...training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header( filename=IRIS_TRAINING,...target_dtype=np.int, features_dtype=np.float32) test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header...classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,

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tensorflow语法【tf.random.categorical()、tf.clip_by_value()、tf.placeholder()、tf.Session()】

()/tf.random.categorical()用法解析 tf.multinomial()在tensorflow2.0版本已经被移除，取而代之的就是tf.random.categorical() tf.random.categorical...import tensorflow as tf; for i in tf.range(10): samples = tf.random.categorical([[1.0,1.0,1.0,1.0,4.0...常用的是tf.float32，tf.float64等数值类型 shape：数据形状。...demo： import tensorflow as tf import numpy as np # 定义placeholder input1 = tf.placeholder(tf.float32)...input2 = tf.placeholder(tf.float32) # 定义乘法运算 output = tf.multiply(input1, input2) # 通过session执行乘法运行

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Linux系统卡慢之调优方法

2.故障场景说明1.本次技术分享是自己很早之前初学Linux时的学习记录，如有错误，感谢提出完善。2.在这台测试机上进行过大量技术实践，突然某一天进行登录操作时，发现命令终端无比卡慢。...3.首先进行重启大法，重启机器后还是一样卡慢，于是开始仔细找原因。二、查看当前系统装态1.查看当前进程状态系统负载过高，系统相当卡慢。...06 /usr/lib/systemd/systemd --switched-root --system --deserialize 182.查看系统整体状态系统已恢复正常，测试shell命令行终端有无卡顿缓慢情况

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tf.InteractiveSession()与tf.Session()

tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图，然后启动该计算图。...对比一下： import tensorflow as tf import numpy as np a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]]) b=np.float32...(np.random.randn(3,2)) c=tf.matmul(a,b) init=tf.global_variables_initializer() sess=tf.Session() print...()就不会出错，说白了InteractiveSession()相当于： sess=tf.Session() with sess.as_default(): 换句话说，如果说想让sess=tf.Session...(np.random.randn(3,2)) c=tf.matmul(a,b) init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess

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tf.reverse()和tf.transpose()

一、tf.reverse()tf.reverse( tensor, axis, name=None)参数：tensor: 需要进行反转的张量，类型必须为其中的一个uint8, int8...(A,perm=[0,2,1,3])Y = tf.reverse(X,axis=[1]) with tf.Session() as sess: print("A") print(A)...])Y=tf.transpose(A,[1,0,2])with tf.Session() as sess: print("original:") print(A) print("transpose...,[0,2,1])Y=tf.transpose(A,[1,0,2])with tf.Session() as sess: print("A[1][1][0]:") print(A[1][1][0...(A,[0,2,1,3])Y=tf.transpose(A,[1,0,3,2]) with tf.Session() as sess: print("A") print(A) print

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tf.maximum和tf.minimum

tf.math.maximum tf.math.maximum( x, y, name=None ) 此函数返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)。...tf.math.minimum tf.math.minimum( x, y, name=None ) 返回x和y的最小值(即x < y ?x: y)。参数: x: 张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/maximum?...hl=en https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/minimum?hl=en

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tf.matmul() 和tf.multiply()

1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64...2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...#两个矩阵对应元素各自相乘 x=tf.constant([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[1.,2.,3.]]) y=tf.constant([[0.,0.,1.],[0.,0.,1....#注意这里x,y必须要有相同的数据类型，不然就会因为数据类型不匹配报错 z=tf.multiply(x,y) #两个数相乘 x1=tf.constant(1) y1=tf.constant(2) #注意这里...=tf.constant([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[1.,2.,3.]]) y3=tf.constant([[0.,0.,1.],[0.,0.,1.],[0.,0.,1.]])

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tf.reverse()和tf.transpose()

tf.maximum和tf.minimum

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