本篇文章给大家谈谈lora是什么技术，以及lora技术的优缺点对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
LoRA技术简述
〖壹〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种在资源有限情况下高效微调大型模型的技术，尤其适用于语言模型和文生图等场景。其核心思想是通过低秩矩阵分解减少训练参数，同时保持模型性能。
〖贰〗、 LoRa是一种创建长距离通信连接的物理层无线调制技术。以下是对LoRa技术的详细解释：技术概述 LoRa属于CCS（线性调制扩频技术）的一种，其工作频段范围在Sub-1GHz以下。相较于传统的FSK等技术，LoRa在保持低功耗的同时极大地增加了通讯距离，并且具备抗干扰性强等特点。
〖叁〗、 LoRa无线技术原理： 原理概述：LoRa无线技术是一种基于扩频技术的远距离无线传输方案，采用线性调频扩频调制，在保持低功耗特性的同时显著增加了通信距离。 频段运行：LoRa技术在ISM频段运行，主要覆盖4386915 MHz等频段。 网络架构：LoRa网络由终端、网关、Server和云四部分组成，实现双向传输应用数据。
〖肆〗、 LoRa技术简介：定义：LoRa是LPWAN通信技术中的一种，由美国Semtech公司推广，是一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。特点：LoRa技术能够兼顾远距离通信与低功耗，同时节省额外的中继器成本。它主要在全球免费频段运行，如4386915MHz等。
机智云物联网技术科普:一文看懂LoRa物联网!
机智云物联网技术科普：一文看懂LoRa物联网！什么是LoRa和LoRaWAN？LoRa是创建长距离通讯连接的物理层或无线调制技术。基于CSS调制技术（Chirp Spread Spectrum）的LoRa技术，相较于传统的FSK技术，能极大地增加通讯范围。
相较于传统的物联网解决方案，机智云智能云模组提供了更为经济高效的方案。通过集成多种通信类型（如BLE、WiFi、LoRa、4G/5G等），模组能够满足不同物联网应用场景的需求，同时降低了企业的部署成本。此外，模组还支持OTA远程升级，使得设备能够持续获得最新的功能和安全更新，进一步提升了性价比。
综上所述，通过构建485转Lora和Lora转4G DTU设备，我们可以实现485接口设备的数据通过Lora通信再转为4G信号上传至机智云物联网平台。该方案具有距离远、抗干扰强、功耗低等优点，非常适合用于没有运营商基站信号的地方或需要多个设备上云的场景。
LoRa物联网网关的稳定性需要从设备选型、网络建设、数据管理、安全防护和技术升级等多方面入手，确保设备长期稳定运行。比如全球领先的物联网开发和云服务平台机智云，平台已连接千万级物联网设备，工业级数据处理能力，云服务及业务系统服务可用性应高于99%。
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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。
什么是LoRa?
〖壹〗、 LoRA 是 Low-Rank Adaptation of Large Language Models 的简称。定义与原理LoRA 是一种针对大型语言模型的低秩适配方法，旨在通过更新低秩矩阵来减少需要训练的参数量，同时保持模型更新的效率。具体来说，LoRA 通过引入两个低秩矩阵 B 和 A，使得参数更新量 ΔW 可以表示为 BA 的形式。
〖贰〗、 LoRa是一种基于扩频技术的远距离无线通讯技术，全称为Long Range（远距离无线电），其核心特点是在相同功耗下传输距离可达其他无线方式的3-5倍，同时具备低功耗、低带宽和海量连接能力，属于LPWAN（低功耗广域网）技术体系。
〖叁〗、 LoRa的起源与发展LoRa最初是由法国Cycleo公司研发的一种创新的半导体技术，后来被美国Semtech（升特）公司收购。Semtech公司基于这个LoRa技术，开发了一套LoRa通信芯片解决方案。LoRa技术通过LoRa联盟开始覆盖推广普及，逐渐在物联网领域得到广泛应用。
〖肆〗、 什么是LoRA（低秩适应）？LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种模型的轻量微调方法，通过向模型的部分层添加可训练的低秩矩阵模块，实现模型在特定任务上的能力调整，同时保持原模型参数不变。通俗解释LoRA 可以被看作是一种给大模型“加外挂”的方法。
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