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。
最近收到了来自深圳市雷龙发展有限公司寄来的存储卡，奈何最近也没有好的嵌入式项目需要用到，哪这里就简单给大家展示一下吧。...原始包装大概就是这样子了垃，有两个存储芯片和一个简单的转接器，测试的时候可以把芯片焊接到转接器上，等到自己真正开发的时候，可以设计好电路，直接把存储卡焊接到PCB板上，就可以正常读取了。...转接板的一头，其实就跟我们常见的TF卡一样，我们可以直接把它插到读卡器上读取这里也就测试一下，实际使用时肯定不会这样用： 由于我是把tf卡插到读卡器里读取的，读卡器又是USB接口，所以这里被识别成了
本文将深入探讨TF卡显示RAW的现象，并提供一种高效的数据恢复方案，帮助用户迅速找回丢失的数据。TF卡RAW格式之谜TF卡显示RAW格式，是许多用户在使用过程中可能遇到的一个棘手问题。...兼容性问题：部分设备或读卡器与TF卡的兼容性不佳，也可能导致TF卡被错误地识别为RAW格式。数据恢复实战：数之寻软件显身手面对TF卡RAW格式的困境，专业的数据恢复软件成为了我们找回数据的“救星”。...三、深度扫描TF卡数之寻软件将启动其深度扫描引擎，对TF卡进行全面、细致的搜索，以寻找所有可恢复的文件。这一过程可能需要一定的时间，具体取决于TF卡的容量、文件数量以及损坏程度。...定期备份：定期将TF卡中的重要数据备份到其他存储介质上，如硬盘、云存储等，以防不测。这样即使TF卡出现问题，也能通过备份快速恢复数据。...选用高质量TF卡：购买时选择知名品牌、质量可靠的TF卡产品，以减少因质量问题导致的数据丢失风险。注意兼容性：在使用TF卡时，注意检查其与设备的兼容性，避免因兼容性问题导致的数据丢失。
在存储设备的性能测试中，选择合适的测试工具至关重要。H2testw便是众多用户常用的测试工具之一。这款工具以其简便性和高效性，广泛应用于U盘的读写性能检测，能够...
该方案支持TF卡形态扩展，实现高可靠性嵌入式存储应用。...实物展示： 正面视图： 背面布局： 二、技术特性对比 与传统TF卡相比，雷龙CS SD NAND具备显著优势： 架构差异：采用标准SDIO协议栈，支持SPI双模通信 耐久性：通过10,000次随机掉电测试...（工业级标准） 管理机制：内置坏块管理及自动均衡算法 兼容性：可直接替代普通TF/SD卡，支持SOC启动功能 关键参数对比表： 类型 接口标准 速度等级 工作温度 封装尺寸 CS SD NAND SD...PC端大容量存储扩展 使用microSD卡槽直插测试： 实测容量：约1.8GB（系统计算差异属正常现象） 传输性能：持续写入961MB照片平均速率18.6MB/s 2.
声明：非广告，为用户体验文章 产品介绍 前段时间有幸免费得到了雷龙出品的贴片式的TF卡的芯片及转接板，两片贴片式nand芯片＋一个转接板，一种一个已让官方焊接完好；如下图所示： 正面： 背面：... 通过转接板，可以将CS SD NAND(贴片式TF卡)转变为常见的TF卡，利用读卡器插入电脑中当作存储设备使用。 ...它俗称贴片式T卡，贴片式TF卡，贴片式SD卡，贴片式内存卡，贴片式闪存卡，贴片式卡...等等。虽然SD NAND 和TF卡称呼上有些类似，但是SD NAND和TF卡有着本质上的区别。 ...（贴片式TF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，兼容拔插式TF卡/SD卡，可替代普通TF卡/SD卡，尺寸6.2x8mm，内置平均读写算法...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，容量：2GB，比TF卡稳定，比eMMC易用。 可以看到，雷龙CS SD NAND要远远比TF卡小。
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
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。
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。
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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