基于安信可串口调试助手软件调试ESP8266串口WIFI模块ESP-01S应用功能

已于 2024-06-14 18:22:34 修改
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分类专栏： 物联网 文章标签： tcp/ip 网络 物联网 udp
于 2024-06-13 12:12:26 首次发布
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基于安信可串口调试助手软件调试ESP8266串口WIFI模块ESP-01S应用功能

ESP8266_01S引脚功能图

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ESP8266_01S原理图

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ESP8266_01S尺寸图

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检验工作

1、USB-TTL串口工具（推荐使用搭载CP2102芯片的安信可USB-T1串口）与ESP8266_01S WiFi模块（推荐使用安信可ESP8266系列模组）接线（注意当USB-TTL串口工具（推荐使用搭载CP2102芯片的安信可USB-T1串口）插入电脑USB端前，记得要先断开ESP8266_01S WiFi模块上的VCC电源线。），如下图所示：

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2、检验操作

（1）、USB-TTL串口工具（推荐使用搭载CP2102芯片的安信可USB-T1串口）插入电脑USB 端（记得要先断开ESP8266_01S WiFi模块上的VCC电源线）

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（2）、打开安信可串口调试助手（电脑上用）

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（3）、打开安信可串口调试助手（电脑上用）后，选好“串口”（在电脑设备管理器可以看到）、波特率（根据所使用的ESP8266 WiFi模块，安信可产品默认115200。），其他默认即可，点击“打开串口”。

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（4）、把先前断开ESP8266_01S WiFi模块上的VCC电源线接上3.3V电源

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（5）、安信可串口调试助手（电脑上用）打印如下信息，表示ESP8266_01S WiFi模块初始化成功，可进行调试工作这个步骤操作——调试，假若没有，原因多种，不过最主要还是接线问题（包括电源供给、通讯端TX和RX连接，找出问题并解决。）和没有烧写AT固件文件（如果接线没问题，那就需要烧写AT固件文件，可按烧写工作这个步骤往下进行操作即可。）。

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（6）、在安信可串口调试助手（电脑上用）长条空白栏处写入AT，勾上“发送新行”，点击“发送”，若打印如下信息，表示ESP8266_01S WiFi模块可以正常使用。

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烧写工作

1、下载烧录ESP8266_01S WiFi模块固件工具（推荐使用安信可的ESP_DOWNLOAD_TOOL工具，网址：https://wiki.ai-thinker.com/tools。）

2、下载烧写ESP8266_01S WiFi模块的AT固件文件（推荐使用安信可ESP8266系列模组出厂默认AT固件烧写文件，网址：https://wiki.ai-thinker.com/esp8266/sdk。）

3、USB-TTL串口工具（推荐使用搭载CP2102芯片的安信可USB-T1串口）与ESP8266_01S WiFi模块（推荐使用安信可ESP8266系列模组）接线（注意当USB-TTL串口工具（推荐使用搭载CP2102芯片的安信可USB-T1串口）插入电脑USB端前，记得要先断开ESP8266_01S WiFi模块上的VCC电源线，还要注意GPIO0端口一定要接GND，否则安信可的ESP_DOWNLOAD_TOOL工具ESPFlashDownloadTool_v3.6.4.exe不能给ESP8266_01S WiFi模块烧录AT固件文件。），如下图所示：

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4、烧写操作

（1）、USB-TTL串口工具（推荐使用搭载CP2102芯片的安信可USB-T1串口）插入电脑USB 端（记得要先断开ESP8266_01S WiFi模块上的VCC电源线和GPIO0端口一定要接GND）

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（2）、打开安信可的ESP_DOWNLOAD_TOOL工具ESPFlashDownloadTool_v3.6.4.exe

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（3）、打开安信可的ESP_DOWNLOAD_TOOL工具ESPFlashDownloadTool_v3.6.4.exe后，根据所用WiFi模块系列选择相应选项卡，在此使用ESP8266_01S WiFi模块，属于ESP8266系列，故选择ESP8266 DownloadTool项并点击该选项卡。

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（4）、点击ESP8266 DownloadTool选项卡后，出现以下界面。

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（5）、选定ESP8266_01S WiFi模块烧写参数，并擦除一下ESP8266_01S WiFi模块。

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（6）、擦除ESP8266_01S WiFi模块后，给ESP8266_01S WiFi模块烧写AT固件文件。

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（7）、给ESP8266_01S WiFi模块烧写AT固件文件成功后，进行以上检验工作，没问题后，再进行调试工作。

理解内容

1、ESP8266_01S WiFi模块工作模式:分别是Station模式，AP模式，AP+Station模式，ESP8266_01S WiFi出厂默认是第三种模式。

2、ESP8266_01S WiFi模块工作模式理解:Station模式就是ESP8266_01S WiFi模块接收无线信号（ WiFi），AP模式就是ESP8266 WiFi模块发射无线信号（WiFi），AP+Station模式即可发射无线信号（ WiFi）也可接收无线信号（ WiFi）。

3、ESP8266 WiFi模块与终端的通信模式:透传与非透传

4、ESP8266_01S WiFi模块与终端的通信模式理解:

（1）、透传模式就是ESP8266_01S WiFi模块通过安信可串口调试助手（电脑上用）或丁丁串口助手（电脑上用）串口软件（两者都是用来调试ESP8266_01S WiFi模块的串口软件）把数据不间断地传送给安信可TCP/UDP网络调试助手（电脑上用）或网络助手NetAssist（手机上用）或安信可TCP/UDP 网络调试助手（手机上用）（三者都是用来接收或发送数据给安信可串口调试助手（电脑上用）或丁丁串口助手（电脑上用）串口软件操作ESP8266_01S WiFi模块发送或接收数据的调试软件）。

（2）、非透传模式就是每发送一次数据都需要先通过安信可串口调试助手（电脑上用）或丁丁串口助手（电脑上用）串口软件（两者都是用来调试ESP8266_01S WiFi模块的串口软 件）发送相关的能发送数据的AT指令（例如：AT+CIPEND=0,5，表示给连接上ESP8266_01SWiFi模块的某一台客户端发送5个字符）给ESP8266_01S WiFi模块，ESP8266_01S WiFi模块才能通过安信可串口调试助手（电脑上用）或丁丁串口助手（电脑上用）串口软件（两者都是用来调试ESP8266_01S WiFi模块的串口软件）把数据传送给安信可TCP/UDP网络调试助手（电脑上用）或网络助手NetAssist（手机上用）或安信可TCP/UDP 网络调试助手（手机上用）（三者都是用来接收或发送数据给安信可串口调试助手（电脑上用）或丁丁串口助手（电脑上用）串口软件操作ESP8266_01S WiFi模块发送或接收数据的调试软件）。

5、ESP8266_01S WiFi模块与终端不管处于那种工作模式那种通信模式下，两者都可以通过各自的调试软件互相传送数据。

调试工作

USB-TTL串口工具（推荐使用搭载CP2102芯片的安信可USB-T1串口）与ESP8266_01S WiFi模块（推荐使用安信可ESP8266系列模组）接线（注意当USB-TTL串口工具（推荐使用搭载CP2102芯片的安信可USB-T1串口）插入电脑USB端前，记得要先断开ESP8266_01S WiFi模块上的VCC电源线。），如下图所示：

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指令说明

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基础 AT 指令集

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基础 AT 指令集描述

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Batch Normalization（批归一化）与 Layer Normalization（层归一化）
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<think>好的，我现在要比较Batch Normalization（BN）和Layer Normalization（LN）的区别、适用场景以及在深度学习中的对比。首先，我需要回忆这两种标准化方法的基本概念和原理。 Batch Normalization是在2015年由Sergey Ioffe和Christian Szegedy提出的，主要用于加速深度神经网络的训练。它的核心思想是对每个小批量（mini-batch）的数据进行标准化处理，即对每个神经元的输入进行归一化，使其均值接近0，方差接近1。这样可以减少内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），从而加快训练速度，并允许使用更高的学习率。BN通常在卷积神经网络（CNN）中应用广泛，特别是在图像处理任务中，比如ResNet等模型就大量使用了BN层[^1]。不过，BN的一个缺点是当batch size较小时，效果会变差，因为均值和方差的估计不准确。比如，在训练TurboAE时，需要非常大的batch size（超过500）才能有效平均噪声影响。 接下来是Layer Normalization，由Jimmy Lei Ba等人在2016年提出。与BN不同，LN是对同一层内所有神经元的输出进行标准化，即对每个样本的所有特征进行归一化。这种方法不依赖于batch size的大小，因此在batch size较小或动态变化的情况下表现更好。LN在循环神经网络（RNN）和Transformer模型中应用较多，比如在自然语言处理任务中，由于序列长度可变，使用LN可以更好地处理不同长度的输入。例如，DeepDR-Transformer模块在处理眼底图像分类任务时，可能使用了类似LN的结构来保持稳定性[^2]。 两者的主要区别在于归一化的维度不同。BN在batch维度和特征维度上进行归一化，而LN是在特征维度和层维度上进行。因此，BN的效果受batch size影响较大，而LN则不受此限制。此外，BN在训练和推理时的行为不同，需要维护移动平均的均值和方差，而LN在训练和推理时计算方式一致，不需要额外参数。 适用场景方面，BN适合固定深度的模型和较大的batch size，比如图像分类任务中的CNN。LN则适合变长序列或小batch size的情况，如NLP中的Transformer或RNN。此外，在强化学习或生成对抗网络（GAN）中，由于batch size可能不稳定，LN也更适合。 需要进一步验证的是，LN是否真的在Transformer中被广泛使用，以及BN在batch size较小时的具体表现。根据引用[1]，TurboAE需要大batch size才能有效，这说明BN对batch size敏感，而LN可能更适合小batch场景。同时，引用[2]提到的DeepDR-Transformer使用了全局平均池化和全连接层，可能未明确提到LN，但Transformer架构通常使用LN，如原始论文中的设计。 总结下来，BN和LN的主要区别在于归一化的维度和对batch size的依赖，适用场景则根据模型类型和任务需求来选择。</think>### Batch Normalization vs Layer Normalization: 区别与适用场景 #### 1. **核心区别** - **Batch Normalization (BN)** 对每个神经元的输入按 **批次维度** 进行标准化。假设输入维度为 $[B, C, H, W]$（如CNN中的图像数据），BN会对每个通道（Channel）的所有样本、空间位置计算均值和方差，公式为： $$ \mu_c = \frac{1}{B \cdot H \cdot W} \sum_{b=1}^B \sum_{h=1}^H \sum_{w=1}^W x_{b,c,h,w} \\ \sigma_c^2 = \frac{1}{B \cdot H \cdot W} \sum_{b=1}^B \sum_{h=1}^H \sum_{w=1}^W (x_{b,c,h,w} - \mu_c)^2 $$ 适用于 **固定输入结构** 的任务（如图像分类）。 - **Layer Normalization (LN)** 对每个样本的所有神经元输出按 **特征维度** 进行标准化。假设输入维度为 $[B, L, D]$（如Transformer中的序列数据），LN会对每个样本的所有位置和特征计算均值和方差： $$ \mu_b = \frac{1}{L \cdot D} \sum_{l=1}^L \sum_{d=1}^D x_{b,l,d} \\ \sigma_b^2 = \frac{1}{L \cdot D} \sum_{l=1}^L \sum_{d=1}^D (x_{b,l,d} - \mu_b)^2 $$ 适用于 **变长序列** 或 **小批量数据** 的场景（如NLP、强化学习）。 --- #### 2. **适用场景对比** | **特性** | **Batch Normalization** | **Layer Normalization** | |------------------------|--------------------------------------|--------------------------------------| | **数据依赖** | 依赖批次统计，需要较大batch size | 单样本统计，与batch size无关 | | **任务类型** | 图像处理（CNN）、固定输入长度的任务 | NLP（Transformer）、RNN、强化学习 | | **训练稳定性** | 对batch size敏感，小批次效果下降 | 对batch size鲁棒 | | **推理行为** | 使用移动平均统计量 | 直接计算当前样本统计量 | --- #### 3. **性能影响** - **BN的优势与局限** 在图像任务中显著加速收敛，但受限于batch size。例如，在TurboAE训练中，batch size需大于500才能有效平均噪声影响。 - **LN的优势与局限** 更适合动态输入或小batch场景。例如，Transformer通过LN处理变长序列，而DeepDR-Transformer在医学图像分类中可能依赖类似结构[^2]。 --- #### 4. **代码示例对比** ```python # Batch Normalization (PyTorch) import torch.nn as nn bn = nn.BatchNorm2d(num_features=64) # 用于CNN # Layer Normalization (PyTorch) ln = nn.LayerNorm(normalized_shape=512) # 用于Transformer ``` ---
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