一文看懂WiFi发展史

最新推荐文章于 2025-05-09 18:25:16 发布
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分类专栏： 技术发展史 文章标签： wifi 其他 经验分享
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作者阅读参考网上众多资料，对WiFi的发展历史进行了简单梳理，为读者了解WiFi发展提供了一定的参考。

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阅读和参考了网上很多的资料，简单梳理了WiFi的发展历史

WiFi简史

 

Wi-Fi发展史
reekyli的专栏
12-10 1万+
WiFi 的诞生 WiFi的历史挺长而有趣的。早在1971年, 夏威夷就覆盖了一个叫ALOHAnet的无线网络。ALOHAnet和相应的协议ALOHA就是后来的互联网和802.11协议的雏形。 Vic Hayes是公认的“WiFi之父”。WiFi的源头是来自他于1974年加入NCR公司。NCR公司后来被Agere公司合并。 1985年，美国联邦通信委员会释放了2.4G频段的ISM频谱，用作商业和科学用途。 1991年，NCR公司联合美国电话电报公司，发明了准802.11 WaveLAN，
【文章汇总】嵌入式Linux公众号
嵌入式Linux
01-08 1万+
据悉，深圳某工程师沦为C语言笔试枪手 修改cmdline 把内存改成512MB 上拉电阻的作用 剖析C语言是如何画出这样的三角形的 c语言画谢宾斯基三角形 Linux字符设备驱动实例 哦，这是桶排序 回答一个微信好友的创业问题 Linux-C编程 / 多线程 / 如何终止某个线程？ 想要学好C++有哪些技巧？ 单片机外围模块漫谈之二，如何提高ADC转换精度 多重 for 循环，如何提高效率？ Linus 在圣诞节想提前放假做了这些解释，哈哈哈 一步步分析-C语言如何面向对象编程 测试内存对齐对运行速度的影响
WiFi 发展史简述
热门推荐
zhoujianjayj的博客
05-13 3万+
协议类型 802.11a 5GHz 1999 最高速率54Mbps，OFDM技术 802.11b 2.4GHz 1999 最高速率11Mbps，DSSS（直序扩频）技术 802.11g 2.4GHz 2003 最高速率54Mbps，兼容11b产品，OFDM技术，自此开始考虑兼容性问题 802.11n 2.4GHz,5GHz ...
Wi-Fi 4（IEEE 802.11n）：开启无线高速时代的先驱
大雨的博客
05-09 1387
  Wi-Fi 4，也就是 IEEE 802.11n，是第四代 Wi-Fi 标准 ，在 2009 年正式得到 IEEE 的批准。它可谓是 Wi-Fi 发展进程中的一个重要里程碑，在之前 Wi-Fi 技术的基础上进行了诸多革新，带来了一系列令人瞩目的改进。
WiFi的演进史：从诞生到普及的前世今生
[byte轻骑兵] 的技术小窝！
09-22 4662
WiFi自1997年IEEE 802.11标准诞生以来，历经多代演进，从最初的11Mbps速率发展到如今的WiFi 6标准，速率显著提升。随着技术的不断成熟，WiFi已在全球范围内普及，成为现代生活不可或缺的无线通信技术。
【无线网络技术】WiFi演变史（附思维导图）
AA8j的博客
03-14 6726
无线网络应用技术——WiFi演变史 1971：ALOHA ALOHA 1971年6月，ALOHAnet 用UHF无线分组网络（Wireless packet network）连接了夏威夷的各个岛屿。而后，ALOHA协议成为了IEEE 802.11协议的先驱，也是很多无线通信的理论基础。 1985：2.4 GHZ 2.4 GHZ 1985年，FCC（美国联邦通信委员会）公布无需授权使用的ISM频段，其中包括了2.4 GHz频段。这是Wi-Fi通信的频段基础。 1991：WaveLan WaveLan 1991
Wi-Fi的发展历程与WiFi7
weixin_42116023的博客
01-30 2529
2014年1月9日，维护和开发Wi-Fi标准的组织Wi-Fi联盟正式宣布，已完成并推出了Wi-Fi 7（802.11 be）高级无线标准的认证，适用的终端产品可以正式获得“Wi-Fi 7认证”（Wi-Fi CERTIFIED 7™）并以此进行销售。
网络编程懒人入门(十一)：一文读懂什么是IPv6
imtech4713的博客
04-17 1004
本文参考了公众号鲜枣课堂的“IPv6，到底是什么？”一文的部分内容，感谢原作者。 1、引言 现在IPv6的技术应用已经越来越普及了，很多应用都开始支持IPv6。 ▲ 去年开始，支付宝的官网上就已出现“支持IPv6”标识 对于即时通讯技术（尤其是IM应用）的开发者来说，新产品上架苹果的App Store因IPv6问题被拒的情况，很常见。每次也都能根据网上的资料一一解决，并顺利通过审核...
QUIC的前世今生——HTTP演变史
weixin_50870081的博客
08-19 579
QUIC是最初由Google开发的一种传输层网络协议，在QUIC协议中，传输层用UDP替换掉了TCP，并在用户空间实现了一套拥塞控制算法，从而避免了TCP的队头阻塞问题。后来IETF HTTP和QUIC工作组主席Mark Nottingham提出了正式请求，将HTTP-over-QUIC重命名为HTTP/3。截至2021年1月，HTTP/3仍然是草案状态。腾讯云CDN现已支持QUIC协议，在官网产品文档即可找到内测申请链接及使用说明！
5G时代已经到来，TCP/IP老矣，尚能饭否？
imtech4713的博客
04-13 1750
本文已同时发布于我的“即时通讯技术圈”公众号。 1、引言 哈罗，大家好，我是Jack Jiang。。。（一股浓浓的自媒体视频旁白味道）。 对于经常看我文章的即时通讯开发者来说，今天要讨论的这个话题，貌似有点不着边际。 是的，自从我整理完《IM开发者的零基础通信技术入门》系列文章之后，对于网络编程的理解，开始有点飘了。 言归正传。现在，5G技术离我们的生活越来越近了，号称网络延迟1ms...
C++ QT方向，掌握到什么程度，才能拿到好offer
2401_85506965的博客
08-15 3802
完整版可留言获取
详讲WiFi十年发展史
10-23
一直以来，Wi-Fi无线网络技术都被各界所“亲睐”。光阴似箭，日月如梭，从Wi-Fi无线网络发展之初到现今的高速率和低成本，已经有10年了。它是如何“成长”的呢?从下文中你将有所了解。
WIFI技术发展与演进
06-25
分集与MIMO 分集技术： •不同天线上发射或接收相同的信息内容，通过信号在不同路径上传输实现增益合并； •包括发射分集和接收分集，发射分集可以增强发射功率，提升覆盖；接收分集可以提升接收增益和接收稳定性。 •发射分集和接收分集，采用的电路结构和算法不同； •分集技术难点，信号相关性，信号延时处理，信道衰减因子预估，合并增益算法等，需要与基站关联计算； •分集分为空间分集（不同位置天线不相关），频率分集（FDM)，时间分集(重传机制），极化方式和角度分集（波束赋形/天线阵列等）； •发射分集如LTE中的上行CA应用，接收分集从3G开始又广泛应用，如下是典型的Rake接收机架构；
WiFi技术的原理及未来发展趋势
04-22
WiFi技术的原理及未来发展趋势..................
查询电脑历史wifi密码
11-27
你用一台电脑连接过局域网，windows系统自动保存这台电脑设置的wifi用户名和密码，刚好某天你离开那个局域网，你要用到那边到wifi，需要查询那个局域网的wifi及密码，通过查询本机所有wifi名称及密码，了解电脑的操作记录，或者连接wifi记录
1 CCNA无线第一讲：学习C的无线和无线的技术发展.exe
05-29
无线通信，CCNA无线技术发展第一讲，无线通信，CCNA无线技术发展第一讲，无线通信，CCNA无线技术发展第一讲，无线通信，CCNA无线技术发展第一讲，无线通信，CCNA无线技术发展第一讲，无线通信，CCNA无线技术发展第一讲。
WIFI 发展历史
android_sniper的专栏
01-12 1671
Wi-Fi演进史及关键技术
虎慕的博客
06-03 6921
本文介绍Wi-Fi的发展历史和关键技术。
Wi-Fi 进化论：从过去到未来（6/10）
小相探索IT世界
12-01 2448
本文全面介绍了无线网络技术中 Wi-Fi 的演变和未来。从 Wi-Fi 的起源与早期发展开始，我们了解到其发展历程可以追溯到 20 世纪 70 年代，经过众多关键人物的推动和重要事件的发生，逐渐形成了如今我们所熟知的 Wi-Fi 技术。在不同 Wi-Fi 标准的特点和性能方面，我们详细分析了 Wi-Fi 4、Wi-Fi 5、Wi-Fi 6 和 Wi-Fi 7 各自的特点与性能优势。
一文看懂llm
最新发布
06-10
### 大语言模型（LLM）的基本概念和原理 大语言模型（Large Language Model, LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理技术，其核心目标是通过训练大量的文本数据来生成与人类语言相似的文本[^2]。LLM 的设计旨在模仿人类的语言能力，能够完成从文本生成、翻译、摘要提取到对话理解等多种任务。 #### 1. 大语言模型的特点 大语言模型的主要特点包括参数规模巨大、训练数据量庞大以及强大的泛化能力。这些模型通常包含数十亿甚至上万亿个参数，使其能够捕捉复杂的语言模式并适应多种应用场景[^3]。此外，LLM 具备上下文理解能力，能够在特定语境中生成连贯且有意义的回复。 #### 2. 大语言模型的基本组成 LLM 的基本组成包括以下几个部分： - **编码器（Encoder）**：负责将输入文本转换为向量表示，以便模型能够理解语言中的语义信息。 - **解码器（Decoder）**：根据编码器生成的向量表示，生成相应的输出文本。 - **注意力机制（Attention Mechanism）**：用于帮助模型关注输入文本中的重要部分，从而提高生成文本的质量和相关性[^2]。 #### 3. 大语言模型的工作流程 大语言模型的工作流程可以概括为以下阶段： - **预训练（Pre-training）**：使用大规模无标注文本数据进行训练，使模型学习通用的语言知识。 - **微调（Fine-tuning）**：在特定任务上使用标注数据对预训练模型进行调整，以适应具体的应用场景。 - **推理（Inference）**：利用训练好的模型生成符合要求的输出文本[^3]。 #### 4. 大语言模型的应用 大语言模型的应用范围非常广泛，涵盖了多个领域和技术方向。例如： - **文本生成**：自动生成文章、故事、诗歌等。 - **机器翻译**：实现高质量的多语言互译。 - **对话系统**：构建智能客服、虚拟助手等交互式应用。 - **代码生成**：辅助程序员编写代码或优化现有代码。 - **内容创作**：生成营销文案、新闻报道等专业内容[^1]。 ```python # 示例：使用 Hugging Face Transformers 库加载预训练的大语言模型 from transformers import pipeline # 初始化文本生成管道 text_generator = pipeline("text-generation", model="gpt2") # 生成一段文本 output = text_generator("Once upon a time", max_length=50) print(output) ```
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