本篇文章给大家谈谈lora模块的工作原理，以及lora模块引脚图对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
Lora无线技术原理及优缺点
LoRa无线技术缺点： 数据传输速率：虽然LoRa技术适用于发送和接收少量数据的应用，但其数据传输速率相对较低，不适合大量数据传输。 带宽占用：使用高扩频因子会增加无线电频谱的占用，可能在一定程度上影响频谱资源的有效利用。综上所述，LoRa无线技术在远距离传输、低功耗和强穿透性方面具有显著优势，适用于物联网中的多种应用场景。
缺点：传输速率较低：为了保持低功耗和远距离通信，LoRa的传输速率相对较低，不适合传输大量数据或实时性要求高的应用。带宽限制：LoRa使用的频段较窄，带宽有限，可能在一定程度上限制了其同时处理大量设备的能力。
lora无线技术的优缺点lora无线模块的优点传输距离远lora无线模块在市面上收欢迎最主要的原因之一，就是在同等功率下的条件下，lora无线模块传输距离都会超过其他系列的无线模块。
lora无线技术的优缺点 优点：传输距离远：在同等功率条件下，lora无线模块的传输距离远超其他无线模块，这使得它在需要远距离通信的场景中具有显著优势。功耗低：lora模块在保持超长传输距离的同时，还能保持低功耗，这对于需要长时间运行的设备来说至关重要。
LoRa的优点： 远距离传输：在复杂环境下也能实现较远的通信距离。 低功耗：同样具备较低的功耗特性。 组网灵活：可以方便地组建各种网络拓扑结构。LoRa的缺点： 频段资源有限：可用频段相对较少。 受环境影响较大：比如障碍物、天气等对信号影响较明显。
LoRa简介：物联网应用中的无线技术有多种，可组成局域网或广域网。组成局域网的无线技术主要有4GHz的WiFi，蓝牙、Zigbee等，组成广域网的无线技术主要有2G/3G/4G等。这些无线技术，优缺点非常明显，可如下图总结。
LORA微调系列(三):AdaLORA和它的基本原理
AdaLORA和它的基本原理 AdaLORA是对LORA（Low-Rank Adaptation）的一种改进，旨在通过更高效的参数分配方式来提高模型微调的效果。LORA作为一种有效的低资源微调方法，通过仅仅微调模型中的一小部分参数（通常是万分之一）就能达到全量参数微调的效果。
基于以上问题，AdaLoRA被提出，它根据权重矩阵的重要性得分，在权重矩阵之间自适应地分配参数预算。技术原理 AdaLoRA（ADAPTIVE BUDGET ALLOCATION FOR PARAMETEREFFICIENT FINE-TUNING）是对LoRA的一种改进，它根据重要性评分动态分配参数预算给权重矩阵。
LoRA-dropLoRA-drop引入了一种算法来决定哪些层由LoRA微调，哪些层不需要。它通过对数据的一个子集进行采样，训练LoRA进行几次迭代，然后计算每个LoRA适配器的重要性。根据重要性值，选取 最重要的LoRA层进行训练，从而减少了计算时间。
AdaLoRA核心机制：通过更改矩阵的秩优化训练效果。与相同秩的标准LoRA相比，两者总参数数量相同，但AdaLoRA中不同适配器矩阵的秩不同。它使用奇异值分解（SVD）的形式对增量更新进行参数化，给接近模型末尾的层提供更高的秩。
AdaLoRA通过基于SVD的形式参数化增量更新，降低了计算量。SVD是传统机器学习中重要的算法，不仅用于降维算法的特征分解，还适用于推荐系统、NLP等领域。自适应调整秩：在传统LoRA中，所有模块使用相同的秩，但模块在模型中的重要性不同，需要不同的秩。
理解LORA的基本原理 低秩分解：LORA方法将权重更新矩阵△W分解成一个低秩表示，即△W=AB，其中A和B是两个较小的矩阵。这种分解能够显著减少计算和内存资源的需求。节省内存：通过选取 适当的秩r，可以大幅度减少需要存储的参数数量，从而节省内存。
LoRa模块无线呼叫报警系统
〖壹〗、 LoRa模块无线呼叫报警系统主要由LoRa发射模块、LoRa接收模块（或LoRa接收器+有线传输设备）、工作台（或处理终端）以及呼叫按钮等部分组成。LoRa发射模块：负责将呼叫信号通过LoRa无线传输方式发送给接收端。LoRa接收模块：接收LoRa发射模块发送的呼叫信号，并根据需要进行处理或转发。
〖贰〗、 工业腕表/安灯系统无线呼叫Lora手表是一种能够实现实时数据反馈、提高管理效率与确保数据安全的工业级通讯设备。其主要特点和功能包括：实时数据反馈：通过Lora技术，Lora手表能够将实时数据传输至监控平台，管理人员可以在多终端应用程序中方便地查看这些数据。
〖叁〗、 Lora工业手表能够实现实时数据反馈，这些数据通过Lora传输至监控平台，方便用户在多终端应用程序中查看。商务模式还支持数据平台的私有部署，以及与其他用户平台的数据对接。
〖肆〗、 综合能耗管理系统：跟踪易耗品使用情况，优化资源分配。设备联动控制系统：自动控制灯光、排风扇等设备，提升节能效果。运维管理系统：实时监控设备运行状态，故障预警和远程维护。安全设施管理系统：集成紧急呼叫、烟雾报警等功能，保障安全。
〖伍〗、 预警管理：当耗材余量低于阈值、设备故障或环境超标时，系统自动推送报警信息至运维人员。例如，某高速服务区通过平台分析发现周末下午厕位使用率达90%，遂增加临时移动厕所，有效缓解排队问题。
〖陆〗、 核心系统组成厕所革命通过多模块协同实现功能升级，典型系统包括：一键无线呼叫系统：用户遇紧急情况（如摔倒、物品遗失）可触发呼叫按钮，系统自动定位并通知管理人员。环保监测系统：实时监测PM硫化氢等污染物浓度，联动新风系统自动调节通风，确保空气质量达标。
LoRa通信技术原理:从零搞懂这门远距离低功耗通信的核心逻辑
〖壹〗、 LoRa（Long Range）通信是一种远距离、低功耗、低成本的无线通信技术，专为解决物联网中的“远、慢、省”需求而设计，如环境监测、农业传感器、智能抄表等应用场景。下面将从技术底层出发，系统解析LoRa通信的原理、调制方式、网络结构和实际应用。LoRa通信到底是什么？LoRa并不是某种通信协议，而是一种物理层调制技术。
〖贰〗、 抗干扰技术：采用前向纠错（FEC）通过冗余数据提升可靠性；跳频扩频（FHSS）动态切换信道避免干扰。这些技术有助于提升LoRaWAN网络的稳定性和可靠性。综上所述，LoRaWAN凭借其长距离、低功耗、高安全性的特性，已然成为物联网广域覆盖的首选方案。
〖叁〗、 LoRa通信技术原理：从零搞懂这门远距离低功耗通信的核心逻辑 LoRa（Long Range）通信是一种远距离、低功耗、低成本的无线通信技术，特别适用于物联网领域中的“远、慢、省”需求，如环境监测、农业传感器、智能抄表等。下面将从技术底层出发，系统解析LoRa通信的原理、调制方式、网络结构和实际应用。
海导科技|LoRa定位器:物联网时代的定位新星
〖壹〗、 LoRa定位器是一种基于LoRa（Long Range）技术的定位设备，凭借其低功耗、长距离传输、低成本等优势，在物联网时代逐渐崭露头角，成为定位技术的新星。LoRa定位器的概述 LoRa定位器利用LoRa技术的低功耗广域网（LPWAN）通信特性，实现了对目标物体的远程、低功耗定位。
〖贰〗、 海导科技，作为卫星导航、无线通信及物联网技术的领先开发者，成功将LoRa（Long Range）技术应用于光伏跟踪支架系统，实现了支架的高效智能追踪。以下是该系统的主要特点和优势：远距离通信，数据实时传输 LoRa数传终端以其卓越的远距离通信能力，在复杂多变的户外环境中实现了稳定、高效的数据传输。
〖叁〗、 LoRa牛羊定位的技术：精准定位的核心驱动力 LoRa是一种专为低功耗广域网（LPWAN）设计的无线通信技术，其核心优势在于长距离传输（城市2-5公里、郊区15公里）和超低功耗（休眠功耗仅0.1uA）。
〖肆〗、 LoRa技术，以其低功耗、远距离通信和强抗干扰能力的独特优势，在物联网技术日新月异的今天，正逐步渗透并深刻改变着多个行业领域。
〖伍〗、 LoRaWAN模块：物联网通信的强力引擎 LoRaWAN模块，全称为Low Power Wide Area Network（低功耗广域网）模块，是一种专为物联网应用设计的无线通信模块。它基于LoRa技术，由Semtech公司开发，旨在实现远距离、低功耗的数据传输，成为物联网通信的强力引擎。
〖陆〗、 现代LoRaWAN网关大多支持远程管理和配置，管理员可以通过网络轻松调整网关的工作参数、监控其运行状态，大大简化了网络维护流程。安全加密 数据安全性是物联网应用不可忽视的一环。LoRaWAN网关内置了高级加密标准（如AES），确保数据传输过程中的安全性，防止信息泄露。
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA
通过实验发现，LoRA在只训练极少量参数的前提下，最终在性能上能和全量微调匹配，甚至在某些任务上优于全量微调。AdaLoRA背景 在NLP领域，对下游任务进行大型预训练语言模型的微调已成为一种重要做法。
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型（如大型语言模型LLMs）的高效微调技术。其核心思想是通过引入少量可训练的参数来调整预训练模型的行为，而无需重新训练整个模型，从而显著降低训练所需的计算资源和时间。
LoRA的基本原理模型权重表示：在大模型中，模型权重通常被表示为一个大矩阵，例如一个1000×1000维的矩阵$W_0$。全量微调意味着要优化这个整个矩阵，使其适应下游任务的需求。然而，这涉及到数百万个参数的调整，复杂度极高。
AdaLORA是对LORA的一种改进，它通过基于下游任务动态分配秩rk的方法，为重要的参数模块分配更多的可微调参数，从而提高了模型的微调效果。AdaLORA的SVD形式参数更新和基于重要程度的参数分配两个模块共同协作，实现了高效且精准的微调。
LoRA、QLoRA和DPO是大模型微调领域中的三种重要技术，它们各自具有独特的原理、结构和应用场景。以下是它们之间的详细区别：原理与结构 LoRA（Low-Rank Adaptation）原理：LoRA是一种参数高效微调技术，旨在通过低秩矩阵分解来减少微调时的显存占用和计算复杂度。
QLoRAQLoRA进一步降低了微调需要的显存。它将模型本身用4bit加载，训练时把数值反量化到bf16后进行训练。由于LoRA可以锁定原模型参数不参与训练，只训练少量LoRA参数，因此QLoRA大大减少了训练所需的显存。LoRA+LoRA+通过为矩阵A和B引入不同的学习率，使LoRA适配器的训练更加高效。
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