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lora是什么意思
LoRa是一种无线通信技术，其名称代表远距离无线电（Long Range Radio）。它采用线性调频扩频（Frequency-Modulated Continuous-Wave，FMCW）技术作为其调制方式，属于低功耗广域网（LPWAN）通信技术的一种。
LORA即“长距离、低功耗无线射频技术”。以下是对LORA的详细解释：技术特点：LORA是一种专为物联网应用而设计的无线通信技术。它采用特殊的调制技术，能够在低功耗下实现长距离的无线传输，传输距离可以达到数公里。这使得LORA非常适合在电池供电的设备中使用，延长了设备的续航时间。
Lora是一个名字，可以作为一个人的名字或者是某种事物的名字。在不同的语境下，它可能有不同的含义和用途。详细解释： 作为人名：Lora是一个女性的名字，源自拉丁语，意为“光明”。在许多文化中，这个名字给人一种优雅、明亮的感觉。它可能是一个人的真实名字，也可能出现在小说或影视作品里。
LoRa的名字是远距离无线电（LongRangeRadio），作为一种线性调频扩频的调制技术。是低功耗广域网（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。
Lora是一个女性名字，它的起源可以追溯至古代的拉丁语。在现代英语中，Lora通常被解释为“快乐”或“幸福”的意思。这个名字给人一种积极、乐观的感觉，通常被认为是充满活力、自信和善良的象征。在很多文化中，Lora这个名字都承载了美好的寓意和人们对美好事物的向往。
LoRa升级!可支持卫星通信,将解锁哪些新应用?
面对多径效应和多普勒频移这样的技术挑战，LoRa展现出非凡的适应性。在高楼和高速移动的环境中，LoRa脉冲的频移影响相对轻微，确保了信号的稳定性和准确性。LoRa技术的这些特性，无疑为无线通信领域开辟了新的可能，将深远影响着物联网、智能家居、智慧城市等领域的应用。
远距离传输特性使LoRa在卫星物联网中应用广泛，其硬件设备使用Semtech标准芯片搭建，与传统地面应用的芯片相同，卫星应用中同样使用相同的天线和功率，确保超远的工作距离。LoRa的抗干扰能力极强，在噪声之下20dB仍可通信，而FSK则需在噪声8dB以上才能保证解调。
GPS模块：GPS模块是一种用于全球定位系统的无线通信模块。它能够接收卫星信号并计算出设备的位置信息，适用于导航、车辆追踪、航空、军事等领域。GPS模块具有高精度、可靠性强的优点。LoRa模块：LoRa模块是一种用于远距离通信的无线通信模块。
LoRa模块是什么?
LoRa模块为基于LPWAN的远距离无线通信模块，支持LORAWAN标准协议，串口数据透传双向通讯，主要应用在智能抄表、智慧路灯、智慧农业、智能停车、智能安防等领域。
LoRa模块是一种基于LPWAN（低功耗广域网络）的无线通信模块，它支持LORAWAN标准协议，并能够实现串口数据的透传和双向通信。 该模块广泛应用于多个领域，包括智能抄表、智慧路灯控制、智慧农业监测、智能停车管理系统以及智能安防监控等。
LORA模块是一种长距离、低功耗的无线通信模块。LORA模块，全称为Long Range模块，是近年来随着物联网技术的发展而兴起的一种无线通信模块。其主要特点在于能够实现较长的通信距离以及较低的工作功耗。
LoRa模块是一种远距离无线通信技术，适用于低功耗广域网络（LPWAN），支持LORAWAN标准协议，能够实现串口数据的双向透明传输。
如何通俗地解释LoRa技术
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。
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。
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)。
Prefix Tuning：在Transformer的Encoder和Decoder网络中添加特定的前缀参数。LoRA：假设大模型被过度参数化，通过训练低维的？W参数来适配特定任务，然后将？W加到原始权重W上。QLoRA：在LoRA的基础上进行量化，进一步降低成本。
微调方法多样，包括监督式微调SFT、基于人类反馈的强化学习微调RLHF和基于AI反馈的强化学习微调RLAIF。PEFT技术如Prompt Tuning、Prefix Tuning和LoRA，分别通过调整特定Token、添加前缀和低维模型来提升微调效果，同时保持基座模型不变。QLoRA在LoRA基础上进一步量化参数，实现成本大幅降低。
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