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。
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
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
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。
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。
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
2004年2月,闪迪又和摩托罗拉发布了更小巧的microSD卡(也称为TransFlash或TF卡)。 2005年7月,SD卡协会确认了microSD卡规范,传输速度也提升到了约25MB/s。 ...支持TF卡启动的SOC都可以用SD NAND, 提供STM32参考例程及原厂技术支持, 主流容量:128MB/512MB/2GB/4GB/8GB, 比TF卡稳定,比eMMC便宜。...SD NAND 与 TF卡的区别:(看图表) 现有产品分类 本篇示例代码采用工业级CSNP4GCR01-AMW。容量为512MB。...卡), 尺寸小巧,简单易用,兼容性强,稳定可靠,固件可定制,LGA-8封装, 标准SDIO接口,兼容SPI/SD接口,兼容各大MCU平台,可替代普通TF卡/SD卡, 尺寸6x8mm毫米,机贴手贴都非常方便...支持TF卡启动的SOC都可以用SD NAND, 提供STM32参考例程及原厂技术支持, 主流容量:128MB/512MB/2GB/4GB/8GB, 比TF卡稳定,比eMMC便宜。
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
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!
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。
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
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
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
随着储能技术的不断进步,SD NAND(贴片式TF卡)在储能领域的应用将也更加广泛和深入。...易于集成:由于SD NAND可以直接贴片,它将传统的TF卡技术转变为可嵌入式解决方案,便于集成到各种储能系统中。
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。
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,
()/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
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
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
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云