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快速了解nbiot和lora
NBIoT：主要适用于城市或室内环境，覆盖范围相对有限。LoRa：通信距离可达数十公里，适用于农业、环境监测等广域应用。数据传输：NBIoT：提供较高的数据传输速率，适合对速度要求较高的场景。LoRa：以低速和持久传输为特点，适用于对数据速率要求不高的应用。
NBIoT：商业化进程相对较慢，受限于频段和运营商的条件。LoRa：产业链成熟，全球范围内的部署进展较快，部署成本更低廉，通过便携式网关即可实现覆盖。综上所述，选取 NBIoT还是LoRa，应基于项目的实际需求、成本预算、部署环境以及市场发展状态等多方面因素进行综合考虑。
LoRa通讯和NBIoT的优势分别如下：LoRa通讯的优势： 频段与成本：工作在非授权频段，无需额外付费，适合低成本和大量连接的应用场景。 电池寿命：LoRaWAN节点设计注重低成本和长电池寿命，适用于通信不频繁且需要高电池寿命的场景。
首先，LoRa工作在无执照频段，无需额外付费，而NB-IoT基于蜂窝通信授权，涉及收费。500MHz至1GHz的频段利于长距离通信，LoRa在此方面有优势。在电池寿命上，LoRa的异步特性允许节点灵活调整睡眠模式，但无法与NB-IoT提供相同的服务质量。
lora和nbiot的区别在于：频段。LoRa工作在1GHz以下的非授权频段，在应用时不需要额外付费，NB-IoT和蜂窝通信使用1GHz以下的频段是授权的，是需要收费的。处于500MHz和1GHz之间的频段对于远距离通信是最优的选取 ，因为天线的实际尺寸和效率是具有相当优势的。电池供电寿命。
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。
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技术具有远距离、低功耗（电池寿命长）、多节点、低成本的特性。
LoRa基于扩频技术，抗干扰能力强。LoRa所能达到的接收灵敏度从理论上提供了高可靠通信的可能性。LoRa的接收灵敏度明显优于ZigBee的接收灵敏度。如引言所提到，近来 智能家居亟待优化的可靠性问题，LoRa是一个非常好的选取 。
当大规模部署成为可能的时候，NB－IoT和LoRa的模组成本也会进一步降低。就技术方案而言，在短时间内，NB－IoT和LoRa肯定会并行，各有优点、各有缺点，很难说谁压倒谁；但是，如果受到技术方案以外的因素影响，比如赢利模式的创新，与应用行业的紧密结合，借助行业的影响力，两者都有可能率先占据市场。
NB-IoT技术特点覆盖广 将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的网络增益20dB，相当于提升了100倍覆盖区域的能力；海量连接能力 NB-IoT比2G/3G/4G有50~100倍的上行容量提升，在同一基站的情况下，NB-IoT可以比现有无线技术提供50~100倍的接入数。
大模型微调技术LoRA
使用LoRA技术对LLaMA 65B大模型进行微调及推理的步骤如下：微调步骤： 准备数据和环境： 准备关键数据集，如alpaca_data.json，用于训练。 将原始LLaMA 65B模型转换为HF格式，并复制tokenizer内容到目标模型目录中。
LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
大型语言模型如LlaMa2是在广泛文本语料库上预先训练的，能够预测序列中的下一个词标，但不直接回应指令。指令调整使模型与人类期望一致。QLoRA技术：在本案例中，采用参数高效微调中的QLoRA技术进行微调。QLoRA是一种参数高效的方法，适用于资源受限的环境，如使用Google Colab上的T4 GPU。
本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。
LoRA、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、Prefix等大模型微调方法的辨析如下： LoRA： 核心思想：通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型。 优点：减少了计算负担，同时保持了模型的原有性能。这种方法使得模型在适应新任务时更加高效。
LoRA是一种前沿高效微调技术，通过分解权重矩阵降低计算成本，提高效率。其核心目标是增强大型语言模型在特定任务上的性能，同时保持模型的通用性和灵活性，实现跨任务和数据集的有效迁移学习。在处理多变语言任务时，LoRA展现较大优势，受到广泛关注。
探究Lora无线通信技术的原理与应用(实现长距离低功耗的物联网通信方案...
Lora无线通信技术是由Semtech公司开发的一种低功耗、长距离的无线通信技术，采用扩频调制方式实现高抗干扰性能，并且具备优秀的穿透能力和低功耗特性，适用于广域物联网应用。
通过对FLUTE通信协议的原理构架和应用进行深入分析，我们可以看到它在超长距离低功耗物联网通信中的巨大潜力。随着物联网的不断发展，FLUTE通信协议有望成为解决超长距离低功耗通信需求的重要技术。通过FLUTE通信协议，物联网设备可以实现远距离通信，同时具备低功耗和高可靠性的特点。
LoRa模块工作原理是通过发送和接收端的射频芯片实现。然后通过射频功率放大器发送出去、发送端将需要传输的数据进行调制，转换成低功耗的扩频信号。并送达给目标设备，接收端收到信号后，经过解调处理、还原成原始数据。
深入了解LoRa无线通信模块的工作原理探索LoRa无线通信技术的关键优势...
〖壹〗、 深入了解LoRa无线通信模块工作原理 无线通信模块的需求日益增长，随着物联网技术的迅猛发展。在物联网应用中得到广泛应用，而LoRa无线通信模块以其优异的通信效率和范围。为读者解密其背后的技术原理，本文将深入探讨LoRa无线通信模块的工作原理。
〖贰〗、 Lora无线通信技术作为一种长距离低功耗的无线通信方案，已经在物联网领域得到了广泛应用。其特点与优势使得Lora无线通信技术成为连接物品和设备的重要手段，促进了智能城市、智慧农业等领域的发展。随着技术的不断演进和应用场景的扩大，Lora无线通信技术有望在未来发挥更重要的作用。
〖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。
ai绘画lora是什么意思
〖壹〗、 AI绘画LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种用于微调稳定扩散模型的训练技术，也是基于此技术生成的模型文件。以下是关于它的详细介绍：工作原理：在保持预训练模型（如Stable Diffusion）大部分权重不变的情况下，仅在模型的每个Transformer块中引入可训练的低秩矩阵。
〖贰〗、 ai绘画lora是专门为画某个特定的角色而服务的 人工智能绘画。
〖叁〗、 LoRA，全称为Low-Rank Adaptation of Large Language Models，意为大型语言模型的低秩适应。这是一套在大型语言模型上进行特定任务微调的方法，相较于直接对大型模型进行微调，LoRA具有成本低、速度快、体积小的优点。这种技术被广泛应用于绘画大模型，用于固定画风或人物，效果极佳，因此受到了广泛关注。
〖肆〗、 Lora在AI绘画中相当于是个人的指导手册，与大模型（即课本）相互配合。在解题时遇到困难时，首先查阅个人学习手册（Lora），若仍无法解决，再翻阅大模型（底模）寻求答案。Lora的品质并非仅由Loss值决定，尽管Loss值是判断Lora训练质量的重要指标之一。我的多次实践表明，Loss值并不能全面反映Lora的优劣。
〖伍〗、 从civitai网站下载Lora工具，Lora是一个定制化AI小姐姐的工具，允许用户根据自己的喜好生成接近完美的日本、韩国或台湾小姐姐形象。将下载的Lora导入到Stablediffusionwebui文件夹中的对应文件夹下。配置StableDiffusionWebUI：确保本地已经配置好StableDiffusionWebUI，这是进行AI绘画操作的基础平台。
〖陆〗、 LoRA是一种针对大模型参数的低秩适应方法，通过减少可训练参数来有效finetune。ControlNet则用来在特定数据集上微调模型，同时保持原模型的大部分能力。最后，T2I-Adapter技术（详情未提供）可能是另一种适应和控制生成内容的手段。这些技术的进一步学习和实践，可以通过论文、博主讲解和社区代码库来深入理解。
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