GPS的A4时代

树莓派连接GPS模块,python获取GPS数据 文章主要内容: 如何连接GPS模块和USB转TTL转换器 树莓派如何识别USB,并且初步获取GPS数据 使用Python语言获取GPS数据 1.如何连线 ---- 连接GPS模块 和 USB转TTL转化器 需要的设备:gps模块,gps天线,串口转usb转换器,杜邦线 我使用的gps模块如下,但是gps模块的串口和树莓派连接太麻烦,后期的串口调试对我来说也比较难。所以,小白可以选择一个串口转USB转换器,使用USB连接树莓派,这样使用起来会比较容易 ... 阅读详情
GPS的A4时代终于还是到来,虽然稍稍迟到了那么一点。 所谓A4,是Sirf Atlas IV的简称,也有叫掌微4代的,这是一颗建立在ARM11架构上的芯片,目前主要是应用在PND(便携式导航仪)上。 A4有什么好处呢? 一、速度快。A3的产品,基本实测主频都是在325Mhz左右,而A4的主频则达到了533Mhz;主频快带来的好处很明显:无论是操作的流畅度还是导航软件的运行和路径计算,都远胜于A3的产品。 二、搜星快。内部运算方式的改进以及通道数量的增加,要牵涉到很多的技术参数,这里不详细讨论了。我只说结果:在良好信号状态下,基本都能在20秒左右定位;在弱信号下的表现也很优秀——当然,这也和EMI(电磁干扰)的抑制有关,各家方案公司和工厂的产品之间还是有差距的,但整体来说,是比A3的产品强不少了。 三、视频播放的支持更加完美。由于芯片性能的提升,播放视频更流畅,后期的软件也能支持到rmvb格式。虽然这仅仅是一个软件方面的提升,但是对于用户而言,这无疑是一个天大的好消息。因为网上下载的视频大多都是rm格式。在A3的机器上,如果想看一段影片,往往需要通过专用的软件进行转换和压缩,这是一个比较繁琐的工作,而A4的多视频格式支持,会让用户更乐于接受它。在它不用于导航的时候,倘若加上CMMB功能,这玩意看起来更像是一台便携式娱乐终端——能听歌,看电影,看电视,阅读电子书等等。 更重要的是,A4没有因它的强大而昂贵。事实上,仅从BOM成本来说,它的价格不会比A3高太多。这就意味着,A4的登场,将会彻底排挤A3,而不会是与A3共舞。在上游,这个转换现在已经在开始;而在终端市场上,今年第四季度应该罕有A3的产品了。 这是一个毋庸置疑的趋势——A4的时代到来了。 在A4的时代,依然谈到的还是主流的那几家方案公司:远峰、掌讯、爱培科。(美赛达这次没提到,因为他们没有推出A4的产品,他们一直走的是三星+GPS模块的平台。) 远峰在A3时代的产品占据了市场份额的绝大部分,82C主板成了从当时直到现在的一个典范作品。当然,销量好并不意味着产品一定是最优秀,只能证明远峰的市场营销做得很成功。 远峰在ARM11架构上率先推出了84T主板,用的是SIRF-PRIMA的主控芯片,主频标称600Mhz,全功能配置,搭载了CMMB,av-in,fm等功能,并匹配了2个Z版(试用版)地图——产品不错,但始终销量上不来。这不奇怪,成本太高了,oem市场上能接受的没几家。只有远峰自己旗下的品牌acco在奋力的推进。 这里插一段,SIRF-PRIMA和SIRF-Atlas IV的区别:简单的理解,它们就类似intel旗下的迅驰和赛扬的区别。PRIMA主频标称600Mhz(目前没合适的软件能测试出来,在TCPMP上看到的数值是270Mhz,呵呵),拥有在技术参数上更强大的性能;而A4则标称是533Mhz。事实上在PND目前能应用的程序而言,它们之间的差距微乎其微——这在后面的评测内容中我将用数据来说话。 远峰很快意识到了84T的价位不适合切入OEM市场。便推出了84A,这可以理解为是84T的简化版本,采用的是A4的主控芯片,同样附属硬件配置的主板会比84T便宜了200元人民币左右。其实,A4和PRIMA的价差不可能这么大的,这是远峰公司的市场策略而已。可是,84A的产品出现了比较多奇怪的BUG,比如CMMB的电视播放不太流畅,rmvb格式视频的播放也是不顺畅;加上84a的稳定性远不如原有的82C,导致多家工厂在小批量投产之后纷纷持观望态度。 远峰又在市场上推出了82A,这是一款板型和82C完全一样的产品,只是主控芯片从A3换成了A4。但是82A在市场上也非常萎靡不振。 首先,远峰前两款推出的A4(PRIMA)平台的主板都遭遇了滑铁卢,使得生产商和销售商都对远峰的A4产生了畏惧心理。 再者,目前A4地图(D版)支持的不太多:国内在A3上能用的地图有十余个,而在A4上能用的仅四五个;国外常用的IGO和r66地图在A4上也不能很好的支持。 还有一点,82A没有内置CMMB功能。当CMMB成为PND便携式导航仪的一个卖点的时候,这个功能的缺失也会造成一定不好的影响。 这直接导致了一个现象:大家都上远峰的A3平台的82C主板,而对于远峰的新品84T、84A、82A谁都不愿去碰了。远峰无奈之际,只能采用搭配销售手段:买10片82C,就要搭配N片82A…… 还有一个外在的因素影响着远峰的市场份额:假远峰主板。一块假远峰的82C主板会比真的便宜4美金左右。至少从用户的角度而言,他们几乎无法识别真假——谁卖台导航仪给你能让你大卸八块的拆出来瞅瞅主板的真假?李鬼的出现,对远峰绝对不是一个好消息。 眼看着远峰矫健的步履日益蹒跚。 爱培科在这次A4的浪潮中转身又杀了回来。 回头看看,爱培科在三星2440平台上开发的703产品是一个经典。当时爱培科藉着它,曾经在PND的市场上占据了半壁江山。时至两年多后的今天,仍然还有销售商指定下703的单子。 然而到了A3时代,爱培科的728和828的产品以其糟糕的搜星性能及不稳定性而著称,(不稳定倒和爱培科的研发团队关系不大,据传因其合作的工厂偷减替换元器件而导致)。一系列的因素致使爱培科的销量和名声飞流直下。 而到了今年4月,我拿到了一台爱培科在A4平台上开发的G930工程样机。当时的rom还有不少bug,没太认真评测,只有一个大体印象:运行快,搜星快,CMMB流畅,不支持rmvb格式的视频(之后的新软件版本有支持)。 到了五月底,终于拿到了爱培科在A4平台的量产产品,G930和G963。这两款产品终于令到我耳目一新。 G930的板型沿袭了原来A3平台上的728号主板,可以适用之前的外壳;从其硬件的配置以及价格的定位上,应该是把远峰的82A视为对手的——而且它比82A优秀的一点是:可以选配内置CMMB。目前在市场上看来,远峰并未打算在82A的主板上搭载内置CMMB功能。 爱培科的963则与远峰的84A(84T)接口完全通用,也都是走的超薄路线,也都是通过TF卡来扩展容量。也就是说,爱培科的这款主板可以装载在任何一台为远峰84主板定制的外壳中。从硬件平台上来看,963与84A这两款主板几乎完全一致,都是搭载了A4的CPU,都内置CMMB,甚至,连标配的内存都一样,都是4GB。但事实上的使用效果中,还是有区别的。963比84A胜出一筹,而与搭载了prima芯片的远峰84T堪堪打了个平手。这在往后的详细对比评测中我们可以看到。爱培科的963主板推出的用意非常明显,就是要从远峰84A的份额中切开一块出来,至于能切下多大的一块,大家拭目以待罢。 据传爱培科还即将推出一款940主板,目前尚未拿到准确的技术资料,不清楚是建立在prima还是atlas4的平台上,只知道它走的还是超薄外形的路线,用的是TF卡扩充容量,至于是不是仅仅是在963的基础上稍微更换了一下板型,其它配置都一样,那就不得而知了。 另外,据可靠消息称,爱培科将在A4平台的新主板上推出支持800x480分辨率高清屏的机器,这真是一个非常棒的消息。随着PND主频的提升、CMMB功能的加入,以及支持更多的视频格式,这玩意会很快的成为一台便携式多媒体娱乐终端产品,而不仅仅是一台导航仪。而作为一台这样随身的小玩意,高清屏无疑会给用户带来更完美的视觉体验。 爱培科还将把UI(人机界面)开放出来给终端用户。目前在PND的业内,UI似乎是一个了不得的天大的秘密——倘若您想定制一个自己的界面,哪怕是简单的改一下图标和背景图 片,方案公司的销售员会温柔的问您:您需要定制多少片(台)?按照惯例,没三五千片主板的订单,这个定制自己个性菜单的想法是没法实现的。再早的一些时候还更牛,甚至连修改开机画面都成一个很大的问题。 每个人对于UI的审美观都不尽相同,或许您会喜欢沉稳的画面,您会觉得黑色搭载银色的UI会更加令您满意;而张三同学着喜欢Q一点的可爱的画面,因为他正在泡一个很年轻的MM,充满梦幻卡通的界面会更加讨她的喜欢;李四同学刚刚整了台二手的红色雨燕,她认为酒红色的界面更迎合她的成熟女人味以及配合她的爱车……方案公司当然不可能为大家分别定制这么多不同的UI。 于是,爱培科决定:你们爱折腾是吧?那咱就给你把UI部分放出来,你们自己折腾去吧。通过爱培科提供的那个工具软件,你可以把你自己喜欢的图 片、声音等素材从电脑倒腾进你的那台导航仪里面——在便携式导航仪中,把界面放开给用户DIY,充分的让用户彰显个性,这是令人觉得有趣的。 在和几家大的加工厂和品牌商谈论到爱培科的时候,大家都有一个共同的看法:A4时代,爱培科又找回当年(703产品)的感觉。 当然,谈及掌微,还有一个不能不提及的方案公司:掌讯。与远峰和爱培科相比,掌讯在财力上物力上相对来说是一个小公司。然而,掌讯在掌微3代的时候,他们开发出来的产品是非常优秀的。同样是在ARM9平台的A3上建立的主板,掌讯的PV4X系列的主板就比远峰的82C和爱培科的728要强,无论是搜星的性能还是软件执行的效能,它都毫无疑问的领先一步——甚至和三星S3C24XX+SIRF3模块的PND平台相比,成绩也是相当的接近。只是,资金和营销方面的原因,掌讯的PV4X系列没能在A3时代占据太多的份额。但是,一旦接触过PV4X系列的资深玩家和一些对产品品质有着更高要求的厂商,都会坚定不移的选择它。 当然,掌讯的产品也不是万无一失的。其PV52就是另很多厂商头痛不已。PV52当时是为5寸屏开发的一款产品,和PV4X主板相比,增加了内置的CMMB功能,板型也略有不同。这款主板的出世充满了坎坷:先是显示屏的供应链出了问题,再接着主板的稳定性和运行速度也不尽人意,最后,CMMB也出了问题……PV52,让掌讯没能在A3划下一个完美的句号。 接着就来到了A4时代,掌讯的步伐显得有些缓慢。远峰和爱培科的产品已经在硝烟四起的时候,我只是在业内的资讯杂志见到了掌讯的A4广告——姿态比较高,全力宣传掌讯的A4产品支持800x480的高清屏。但是左等右等,两个多月过去了,掌讯的高清A4依然是犹抱琵琶半遮面,迄今没能见到一台哪怕是工程样机。倒是前几天通过别的渠道搞到了一台掌讯的A4平台上号称已经是量产了的机器,只可惜是普通屏(480x272)的68号板。 粗略评估了一下,有点失望:与A3一样的UI,一样的板型,性能上也中规中矩,没什么能让人感到眼前一亮。ztmd,还以为是他们的A3的产品——只是不经意间在系统中见到了Atlas IV的字样,才确信是掌讯开发的A4平台的作品。或许是我个人的期望太高了罢。 另外,掌讯的UI也是千年不变。第一版的UI界面——引用当时一个朋友的话来说:他们的美工的审美水平还停留在二十世纪八十年代的水准;客户反映多了之后,掌讯推出了第二版的UI,这个版本抄袭了IPHONE的部分元素,无奈只得其形而不得其神,画虎不成反类犬。幸而产品本身品质比较优秀,客户也只能不得不接受了其UI,呵呵。 但是,令人惊讶的是,掌讯的68号产品在一项重要的评测中脱颖而出——我们的测试其中一项是弱信号测试,弱信号测试包括几个环节: 1、高楼下测试(所谓的“一线天”,测试点到两边建筑物的边缘小于30°夹角); 2、高级防爆隔热金属膜覆盖下环境测试; 3、“半边天”环境测试(即水平角度180°,另一半天空被建筑物覆盖。一般在窗边得测试就是这个环境) 4、 1/4天空环境测试。(水平角度90°) 因为卫星一直处于不同的角度以及天气的影响因素,为保证测试的公平性,我们选择了下表中六款不同型号的机器进行同时同地的对比测试。而掌讯的表现是令人大吃一惊的,搜星定位之快超乎了我们的想象。看来,掌讯依然是沿袭了A3时代PV4X系列优秀信号。 下面,给出一份列表,把以上谈及的产品做一个纵横比对。 评价值的等级从高到低分别为A B C D。 A代表该项性能表现非常优秀、卓越;B代表良好;C 则意味着该项功能仅处于及格线位置,勉强能用;D 就是说,该项功能表现糟糕,处于不能使用或者使用困难的状态。 82A 84A 84T 930 963 68 方案商 远峰 爱培科 掌讯 主控芯片 A4 A4 PRIMA A4 A4 A4 实测频率 500 500 533 533 525 扩展卡 SDHC TF TF SDHC TF TF FM发射效果 D D C A A A 导航软件兼容性 B B B B B C CMMB效果 不支持 C B A A B+ Rmvb播放效果 不支持 C B+ A B B 弱信号搜星效果 B B A A A- A+ 备注: 一、主控芯片和实测频率。评测的六台机器中,只有84T用的prima主控芯片,官方标称是600Mhz,但是我手头用的TCPMP测试不出来,显示的主频仅有270Mhz,这是不正确的,所以在其中没标注出来。 二、扩展卡。均支持高速大容量的存储卡,分别用1-16GB卡来测试过,均无不兼容问题 三、FM发射效果在用12V车充连接充电状态下测试,FM调频99.00Mhz,发射距离约一米远。 1、远峰全线A4产品(82A/84A/84T)在该项目评测中均告失败,FM发射出来的杂音大,主声音小。即便一再靠近收音机,也无明显改善。该功能基本没实用价值;84T的效果稍微好一丁点,但也是表现糟糕。 2、爱培科的930和963产品表现一致。发射出来的信号圆润清晰,杂音基本没有。但是在不插入充电器的情况下也发射信号也很糟糕。 3、掌讯的68号产品发射信号完美。也必须接入充电器以当作发射天线。音质和爱培科的接近,FM信号音量比爱培科略小。 四、导航软件兼容性。分别用网上下载的凯立德、城际通、灵图天行者、Route66、万利达高德进行运行测试,能进入程序、进行定位、执行基本操作的,我们视为该程序可以在该机器运行。以上5个程序均能运行通过的,视为通过该项测试。因还有其它众多导航软件不能在wince6.0系统下执行,所以该项测试最高分只有B 一轮测试下来之后,发现掌讯的68号产品不能运行截屏软件,所以在这项评测中给低了一个级别的分数。 五、CMMB基本测试在深圳福田区能正常收视的室内进行。信号良好区域。每台机器均没拉出内置天线。 1、远峰82A不支持内置cmmb功能; 2、84A在收视过程中画面略卡,收视cctv5的体育节目中,这个缺点尤为突出;在同等状况下,其它测评的4台机器没有掉信号的现象发生,而84A则经常收不到信号,几秒钟之后自动恢复; 3、84T偶尔掉信号,画面比84A顺畅,但是不如其它3台机器; 4、爱培科的930和963在该项评测中表现完美,在该项评测中胜出。 5、掌讯68的画面流畅,但是偶尔出现全屏马赛克花屏现象,估计也是掉信号导致。另外,掌讯的画面比其它几台的电影画面延迟约1-2秒。 六、Rmvb以《夺命手 机.Echelon.Conspiracy.2009.cd1.rmvb》,详细参数如下 Format : RMF File size : 271 MiB PlayTime : 53mn 44s Bit rate : 698 Kbps Video #1 Codec : RealVideo 4 Codec/Info : H264, RealVideo 9 PlayTime : 53mn 44s Bit rate : 634 Kbps Width : 640 pixels Height : 324 pixels Display Aspect ratio : 1.975 Frame rate : 23 fps Resolution : 12 bits Bits/(Pixel Frame) : 0.133 Audio #0 Codec : Cooker Codec/Info : Real Audio G2/7 Cook (low bitrate) PlayTime : 53mn 44s Bit rate : 64 Kbps Channel(s) : 2 channels Resolution : 16 bits SampleRate : 44100 1、远峰的82A不支持rmvb视频格式播放,至少我们手上这台样机是这样; 2、84A播放该段视频很卡,丢帧严重; 3、84T播放较为流畅,毕竟prima标称600mhz的CPU不是盖的;但是在播放的过程中发现每几秒钟都会卡一下,怀疑是卡的传送速度不够快导致。 4、爱培科的930在这项评测中胜出,播放画面流畅。 5、963播放画面有点卡,不知道是不是rom版本的差异造成的。 6、掌讯的68主板也是有点卡。 七、弱信号搜星效果。该项测试中,基本A4参测的机器都没有太糟糕的表现,明显比A3时代的产品强大不少。所以最低分值都有B,而掌讯的表现尤为突出,故给出了A+的超高分值。 1、82A比起其同门82C的信号好很多,虽然在所有的A4导航仪中表现是最弱的一款;在极弱信号状态下的表现不佳。 2、84A的表现和82A伯仲之间,所以这两款机器拿到了该项的最低分值。 3、84T的表现则比另两个远峰A4的产品要好,基本与爱培科的930持平,但84T毕竟用的是prima的CPU,成本在这里放着的,如果表现还一般就太没有天理了。 4、爱培科930的表现优秀,基本可以轻松应付各种恶劣的信号环境。 5、963因为超薄机身的设计,天线的尺寸和位置相对受到影响,在该项测试中不及930。 6、掌讯68在该项测试中荣获满分。在“1/4天空”状态下的测试中,仅用23秒就完成定位——而同时进行评测的其它机器中,有2台是十余分钟都始终没法完成定位的。另外3台也是用了数分钟才勉强能定位成功。掌讯68在这个项目的测试中毫无疑问的遥遥领先于对手。 小结: 以上是目前(09年夏)三家方案公司的产品情况汇总。可以看出大致的市场动向: 远峰的82A是打算用来直接取代82C的产品,从配置可以看出它要走的是低端市场。但市场烽烟缭绕,新品异军突起,82A是否能传承起82C的市场份额,这可不太好说; 84A走的是中端路线,内置了CMMB,屏幕加大,外形超薄也是一个卖点。本来期望能一举包揽下整个终端市场的大部分份额,只可惜产品不太尽如人意。而爱培科的963以一摸一样的板型在这个时候现于江湖,矛头直指84A,用意昭然——至少从评测的分值来看,963在性能上是超越84A的。至于963的市场营销策划能做到什么程度,那就不是本文讨论的范围了。 84T从价格上而言,当然是高端路线,目前各家也没有配置和84T相等的产品出现。但是曲高和寡,而且从评测上看来,84T远没有它价格所对应的这么完美,而只是堪堪与爱培科的930和掌讯的68号打了个平手。从性价比的角度而言,84T不是一个太好的选择。 爱培科的930本来是要取代A3时代的728,至少研发的板型是一摸一样的。相应的对手应该是远峰的82A。但是各项评测下来,930的配置和性能完全超越了82A,甚至还胜过远峰定位中端的84A。一款定位低端的产品能超越对手的中端产品,这至少说明它性价比不错。 而掌讯的产品,在A3时代是一批黑马,在A4时代,依然还是。
GPS\GSM模块的设计与开发 一、无线遥控模块总体的功能分析及体系结构设计 1.1无线遥控模块总体分析 本系统由STC89C52单片机电路+GPS模块电路+GSM模块SIM800A+指示灯电路+电源电路组成。 1、系统上电后,系统向特定手机号码发送短信,短信内容为系统的当前经纬度信息。40s左右发一次。 2、如果需要立刻发送经纬度信息,直接按板载按键即可立刻发送经纬度数据,不用等待40s。 3、短信发送及初始化有状态指示灯指示... 阅读详情

相关推荐

【G4基础08】GPS-2-Macro Commands宏命令

GPS-2

adelall的博客 3741

A4时代的各家PND产品乱弹——奶猫侃GPS

 A4时代的各家PND产品乱弹——奶猫侃GPS发贴之前先按照国际惯例声明一下:本帖只谈方案,不谈品牌。目前在OEM市场做PND(便携式导航仪)方案的无外乎就这么几家研发公司。而品牌则多如过江之鲫。除了新科、万利达、Garmin、MIO之外,其它的品牌的产品基本都源于这几家方案商(研发公司)。本贴虽名为“乱弹”,却也力求做到公正、客观、中肯。为达到上述目标,我稍后会用评测数据和图片来证实。奶猫是

alien75的专栏 1847

安信可A7模块GPS-编程获取GPS定位信息

主机操作系统:Centos 6.7  交叉编译器环境:arm-Linux-gcc-4.5.4 (可通过命令/opt/buildroot-2012.08/arm920t/usr/bin/arm-linux-gcc -v查询)  开发板平台: fl2440  Linux内核版本: linux-3.0 .54  模块:安信可A7模块      上一篇我们用开发板在开发板通过命令micr

Star_hwm 1457

GNSS、GPS、A-GPS区别与联系

定义GlobalNavigationSatelliteSystem,即全球导航卫星系统。这是一个总称,泛指所有在全球或区域范围内提供定位、导航和授时(PNT)服务的卫星星座系统的集合。特点包容性:它是一个“大家庭”,包含了美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、欧盟的Galileo、中国的BDS等所有系统。协同工作:现代智能手机和导航设备通常都是多模GNSS芯片,可以同时接收来自GPS、GLONASS、BDS等多个系统的卫星信号。

weixin_46158019的博客 2335

Android 4.22 GPS移植实战总结

7月刚学完嵌入式,找了一个月的工作,最后还是在老师的推荐下进了现在的公司,老板交代要移植gps,感觉“亚历山大”,话说这应该属于安卓底层,可是我们学的主要是嵌入式 linux c编程,底层只是讲了三天而已呀!       果不其然,GPS都搞了一个月了,虽然有了一些进展,但是距离目标还相差甚远。。。。       首先介绍下安卓下gps的调用层次结构吧,具体看了下面这张图我想就清楚多了

c717396112的专栏 2937

Andorid QCOM GPS: 代码流程

GPS基础知识 http://fancyerii.github.io/2020/04/06/gps/ 常见术语 信噪比,英文名称叫做SNR或S/N(SIGNAL-NOISE RATIO),又称为讯噪比。 是指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例 , 信噪比越大此颗卫星越有效(也就是说可以定位) 伪随机噪声(PRN)码: 用于表示卫星相关的信息 TTFF Time to first...

u011279649的专栏 4105

GPS:开启定位时代的科技魔杖

GPS:无处不在的科技导航系统 GPS(全球定位系统)通过24颗以上卫星网络,利用三角测量原理实现精准定位,已深度融入现代生活。从日常导航、物流配送,到自动驾驶、灾害救援和野生动物追踪,其应用不断拓展。尽管面临信号干扰和室内定位等挑战,GPS正与5G等技术融合升级,未来将在智慧城市等领域发挥更大作用。作为人类智慧的结晶,GPS持续推动着社会向更智能、便捷的方向发展。

Cpythonjavamacos的博客 1095

CANoe/CANalyzer新手必看:从零配置到报文分析的完整流程(附B站官方教程实操)

本文为CANoe/CANalyzer新手提供从零配置到报文分析的完整流程指南,涵盖硬件连接、工程配置、报文捕获及信号级分析等关键步骤。通过详细的实操案例和B站官方教程,帮助工程师快速掌握汽车电子总线分析工具的核心应用,提升诊断效率与通信系统理解。

y7z8a的博客 775

移动终端GPS与A-GPS的开发

GPS,A-GPS移动终端开发调研 概念:1.gps:全球定位系统(Global Positioning System),美国从上世纪70年代开始研制,历时20年,耗资200亿美元,于1994年全面建成,具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统。最少需要其中3颗卫星,就能迅速确定您在地球上的位置。所能接收到的卫星数越多,译码出来的位置就越精确 

mzqali1的专栏 1727

从零到一:AnythingLLM与Ollama的本地知识库搭建实战

本文详细介绍了如何使用AnythingLLM与Ollama从零开始搭建本地知识库,涵盖技术选型、环境部署、系统配置及优化策略。通过RAG技术架构,实现安全高效的文档管理与智能问答,特别适合企业及个人构建私有化知识管理系统。

weixin_29079643的博客 567

智能环境感知:STM32多传感器数据融合与报警策略设计

本文详细介绍了基于STM32的多传感器数据融合系统设计,整合DHT11温湿度传感器、MQ-2烟雾检测和光照强度检测模块,通过智能算法实现环境感知与动态报警。系统采用数据滤波、多传感器校验和自适应阈值策略,显著提升监测精度与可靠性,并通过OLED显示屏提供清晰的多级报警界面。

plant的博客 202

verilog Matlab GPS C/A码发生器.

matlab 以及 verilog 实现GPS C/A码发生器

m0_52792716的博客 2763

Nginx/OpenResty目录穿越漏洞复现

Nginx/OpenResty目录穿越漏洞复现 漏洞背景: 2020年03月18日, 360CERT监测发现 openwall oss-security 邮件组披露了两枚漏洞。在特定配置下 nginx/openresty 存在 内存泄漏漏洞/目录穿越漏洞。 Nginx 是异步框架的网页服务器,也可以用作反向代理、负载平衡器和HTTP缓存。 OpenResty是一个基于nginx的Web平台,它对nginx增加LuaJIT引擎使其运行Lua脚本。 影响版本: nginx <= v1.17

小小猪的博客 1万+

a gps位置服务器,A-GPS是什么

A-GPS是什么A-GPS(Assisted GPS)即辅助GPS技术,听到GPS相信很多网友就会理解了吧?而A-GPS技术就是在建立在GPS基础上,它可以通过移动通信运营基站实现快速定位,正式来说就是辅助全球卫星定位系统。GPS通过卫星发出的无线电信号来进行定位。当在很差的信号条件下,例如在一座城市,这些信号可能会被许多不规则的建筑物、墙壁或树木削弱。在这样的条件下,非A-GPS导航设备可能无法...

weixin_30838971的博客 1644

heygem本地部署报错:SQLite3 can only bind numbers, strings, bigints, buffers, and null...如何解决?

🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏,该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因,并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者,还是拥有多年项目经验的资深工程师,本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径,助力你加速成长,攻克技术壁垒,迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀!    📌 特别说明: 文中部分技术问题来源于真实生产环境及网络公开案例,均经过精挑细选与系统化整理,并结合多位大厂资深架构师和一线开发多年实战经验沉淀,

**My Coding Family** 3248

TI硬件笔试面试题型解析上

摘要: 本专栏聚焦大厂硬件笔试面试题解析,当前第14期以德州仪器(TI)为例,涵盖模拟电路与数字电路核心考点。模拟电路部分涉及最大功率传递定理、运放设计(虚短/虚断)、共模抑制比(CMRR)及高频PCB信号完整性;数字电路包括CMOS与TTL对比、建立/保持时间、竞争冒险消除、D触发器分频及“线与”逻辑实现。文章强调通过例题掌握解题方法与知识点,助力读者应对硬件工程岗位的笔试与面试挑战,附常见考点总结与实用建议。全文注重理论与实践结合,提供典型题型解析与设计思路。(150字)

启芯硬件的博客 952

GPS 入门 11——GPS C/A码产生与性质

C/A码产生方法 根据GPS ICD描述,CA码发射发生器使用2个M序列构成,分别被称为G1序列和G2序列。每个卫星测距码信号使用的唯一C/A码序列就是通过将G1序列和一定抽头选择后的G2序列模2和(modulo-2 sum,其实就是异或运算(^,xor()),就是二进制加法)产生的。 每个M序列寄存器都是10Bit,则根据M序列性质,G1序列和G2序列的周期都是2^10-1=1023。两个序列模2和运算得到的Gold码周期也是1023,也就是书上到处说的1023个码片(CA Chip

weixin_42887421的博客 1万+

数字盲水印嵌入和提取的实现基于小波变换DWT算法

数字盲水印是指在不知道原始图像的情况下,在其上嵌入水印并在后续的提取过程中能够恢复出原始水印的一种技术。本文介绍的数字盲水印嵌入和提取的实现方法基于小波变换DWT算法。具体来讲,DWT将信号或图像进行二次下采样和卷积滤波,使得高频分量的图像信息被集中在一个小区域内,方便进行嵌入和提取操作。其中 a 表示嵌入强度,而 watermark 则是用于嵌入的水印图像,这里我们嵌入的是一个全灰的图像。通过以上的代码,我们可以实现数字盲水印的嵌入和提取,并在一定程度上保护数字图片的版权安全。

HackWhisper的博客 516

qpython androidhelper gps_Qpython SL4A获取手机电量和GPS

Qpython SL4A获取手机电量和GPSQpython SL4A获取手机电量和GPS获取手机罗盘信息# -*- coding: utf-8 -*-import androidhelperimport timefrom math import radiansdroid = androidhelper.Android()droid.startSensingTimed(1, 250)droid.st...

weixin_36039452的博客 614

【Go语言实战】(9) gRPC 实现一个简单微服务

文章目录写在前面1. 安装1.1 grpc1.2 proto1.3 protobuf2. 编写代码2.1 初始化项目2.2 编写proto2.3 编写服务端2.4 实现客户端3. 演示 写在前面 这一次我们用gRPC实现获取用户的信息 1. 安装 1.1 grpc grpc的安装直接go get即可 go get google.golang.org/grpc 1.2 proto 下载proto,我是下载这个的。 然后解压出来把bin目录放在直接放在系统变量当中 1.3 protobuf 我们在

面向生活编程 3272

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

3G中的A-GPS移动定位技术

3G中的A-GPS移动定位技术 http://www.c114.net ( 2007/3/26 11:20 ) 摘要 文章介绍了3G中广泛使用的三种定位技术——基于网络的CELL-ID、OTDOA和A-GPS,分析了A-GPS的基本原理、网络结构以及SUPL A-GPS的网络通信过程,指明了A-GPS的发展前景。    位置业务(LBS,Location Based

坚持就是胜利 2028

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

定位技术GPS/A-GPS/LBS/WIFI定位介绍

定位技术GPS/A-GPS/LBS/WIFI定位介绍 来源:本站整理 作者:08LR.CN 更新时间:2013年05月03日人气:本日:9 本周:19 本月:34 总数:2134 次     生活中,我们经常见到所谓手机定位的应用,对于不可以思议的追踪技术,我们都会想:这如何办到的?以现今的定位技术来而言,某种程度上精密准确的追踪已经可以实现,甚至超乎你的想象!各种各样的定位技术其实

凌风探梅的专栏 5912

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

GPS研究---GPS卫星信号

文章目录1、GPS 卫星信号2、C/A码与P码1. C/A 码2. P 码3、GPS 卫星的导航电文4、卫星位置计算 1、GPS 卫星信号 GPS 卫星信号是 GPS 卫星向广大用户发送的 PSK 调制波,利用该信号,用户可以实时、全天候的实现三维导航和定位。调制信号包括测距码和数据码,载波属于 L 波段,系统时钟基准频率为10.23MHz,利用频率综合器可以产生系统所需要的各种频率,图 2.1...

鬼技的博客 1万+

GPS定位原理

  目前手机上被广泛使用的移动定位技术有三种:基于网络的小区识别定位、集成GPS定位和A-GPS定位。  一、基于网络  即小区识别定位技术。GSM移动通信网络是由许多像蜂窝一样的小区构成的,每个小区都有自己的编号,由于手机通讯遵循蜂窝技术规范,因此只要手机不是离线模式,手机位于哪个小区就很容易知道,这种定位精度取决于移动终端所处蜂窝小区半径的大小,从几百米到几十公里不等,与其它技术相比...

weixin_33755649的博客 1万+
上一篇: EVC /PB /WinCE开发问题
下一篇: VS2005打开PPC中未安装SDK的项目
普通网友
普通网友 领域专家: 编程技术技术领域 领域专家: 编程技术技术领域
博客等级 码龄25年 2837粉丝 6原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值