今天给各位分享lora技术适合用于需要低功耗和远距离传输的场景。对错的知识，其中也会对lora技术的优缺点进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
LoRa相比类似的其他无线技术有什么优势?
LoRa相比其他无线技术，如Wi-Fi和蓝牙，其优势在于能够在各种环境中提供稳定可靠的连接。在广阔的开放空间或复杂的城市环境中，LoRa都能保持良好的通信质量。这对于物联网设备的应用至关重要，尤其是在农业、物流和智慧城市等领域。具体而言，LoRa的频段选取 灵活，可以根据不同国家和地区的频谱政策进行调整。
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。
时延较大：由于采用扩频调制技术，LoRa的时延相对较大。不适合高密度网络：LoRa技术不适用于高密度网络场景，因为单个基站支持的连接设备数量有限。总结 这些无线通信技术各有优势和局限，选取 哪种技术取决于具体的应用场景、覆盖范围、功耗要求、数据传输速率和成本等因素。
抗干扰能力：Lora采用了扩频技术，并通过高扩频因子提高了无线通讯的抗干扰能力。即使是用相同的频率同时发送信号到主机上，也不会相互干扰。而Zigbee虽然也具有一定的抗干扰能力，但相比之下稍显不足。数据速率：Lora的数据速率支持范围较宽，从292bps到4kbps不等，可以满足物联网应用中的不同需求。
如何通俗地解释LoRa技术
LoRa技术是一种远距离、低功耗的无线通信技术，特别适用于物联网应用。以下是通俗解释：远距离通信：LoRa技术能够在较远的距离上进行数据传输，这使得它非常适合用于水表、电表等需要远程监控的设备。
LoRa技术，以其卓越的远距离通信能力和低功耗特性，在水表和电表等物联网应用中展现出了独特魅力。特别是Class A和Class C两种工作模式，它们各有特点，满足了不同场景的需求。Class A模式/，如Rx1和Rx2，采用双向通信设计。
通俗解释LoRA 可以被看作是一种给大模型“加外挂”的方法。它允许我们在不修改原始模型的情况下，通过引入极少的额外参数，就能让模型学会新任务。这种方法极大地降低了微调的难度和成本。比喻理解如果把大模型比作一套西装，那么 LoRA 就像是在西装外面加了一块贴身口袋。
LoRA 核心思想：通过低秩分解来微调预训练模型。 实现方式：在预训练模型的权重矩阵上添加一个低秩分解的矩阵，只训练这个低秩矩阵的参数，从而大大减少需要微调的参数数量。 优势：能够在保持模型性能的同时，显著减少计算和存储资源的需求。
Lora：LoRa是LPWAN通信技术中的一种，是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。这一方案改变了以往关于传输距离与功耗的折衷考虑方式，为用户提供一种简单的能实现远距离、长电池寿命、大容量的系统，进而扩展传感网络。近来 ，LoRa主要在全球免费频段运行，包括4386915MHz等。
如何对大模型进行微调 从参数规模的角度，大模型的微调分成两条技术路线：一条是对全量的参数，进行全量的训练，这条路径叫全量微调FFT(Full Fine Tuning)。一条是只对部分的参数进行训练，这条路径叫PEFT(Parameter-Efficient Fine Tuning)。
LoRa到底“神”在哪里?
〖壹〗、 LoRa是一个物理层的协议，提供一种使用非授权无线频谱的方法，但它缺乏管理所需的网络功能。LoRaWAN是建立在LoRa之上的协议，并创建网络层，即LoRaWAN指的是MAC层的组网协议。两者共同为IoT设备提供了卓越的功能，如远程、低功耗和安全数据传输。
〖贰〗、 在Stable Diffusion的web-ui界面中，找到Lora的位置并点击刷新按钮，以加载新下载的Lora模型。用户可以在界面中选取 所需的Lora模型，并查看其对应的关键词和触发词（如果有）。添加触发词与权重：某些Lora模型需要特定的触发词才能生效，用户在添加Lora时需要注意这一点。
〖叁〗、 《魔兽世界》中，巨魔所信仰的神是血神哈卡，并不是LOA（地狱领主/《DOTA2》的一个英雄）。血神哈卡，出没于巨魔城市祖尔格拉布，作为祖尔格拉布副本的最终boss，其战斗强度不大，但持续时间长，在与哈卡战斗时，如果副本里面5个高阶祭祀有所略过，每个存活的祭祀都会相应地导致哈卡出现新的技能。
〖肆〗、 LoRa，由Semtech的创新精神催生，是一项革命性的超低功耗无线通信技术，它的魅力在于其卓越的长距离传输能力、低速率的高效应用，以及卓越的抗干扰和安全性。LoRa技术的基石是独特的LoRa调制技术，通过chirp信号的扩展，增强了信号的穿透力，赋予了不同数据速率和覆盖范围的可能性。
〖伍〗、 LoRA 的思路 LoRA 突破性地将关注点聚焦于模型参数的本征秩（intrinsic rank）。假定在处理特定任务时，无需全量参数的复杂度，只需在某子空间范围内优化参数。通过优化参数矩阵在适应过程中的秩分解，LoRA 实现了仅优化部分参数矩阵，而达到与全量参数优化相当的性能。
〖陆〗、 LoRA 是一种针对大模型微调的高效、资源节约的策略，其核心思想、原理、优势以及实现方式如下：核心思想 低秩适配：LoRA 提出了低秩适配的方法，旨在通过优化特定子空间的参数，实现快速、资源高效的微调，突破传统全量微调的局限。
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