LoRa Gateway 笔记汇总

本文详细介绍了LoRa网关的搭建与Packetforwarder的使用,深入解析GWMP协议,分享实用配置示例,并探讨SX1301在多频点数据抓取的应用。同时,对LoRaGateway源码进行梳理,为读者提供全面的技术指南。
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1 基础环境搭建

2 Packet forward

这是LoRa网关的开源应用。

2.1 功能使用

2.1.1 Packet forward 功能介绍

Packet forwarder 顾名思义,就是一个网关与Server间的包转发器。

2.1.2 Packet forward 编译配置及启动

编译运行都很傻瓜化,最关键的是 conf 配置文件的配置,发现许多朋友都在这边栽过跟头,小能手分享了一个配置文件示例。

2.1.3 Packet forward 协议介绍 - GWMP

主要是把 GWMP 协议的 3 条交互协议用一个小表格展示出来,加深记忆。

2.2 源码分析

3 LoRa Gateway

这是 HAL 库。

3.1 功能使用

3.1.3 帮助程序 util_pkt_logger 进行 LoRa 空口抓包

以前小能手使用 SX1276 做过一个 LoRa抓包工具,最大的局限是不能抓多个频点的数据。而 LoRaGateway 的帮助程序 util_pkt_logger 就提供了这个现成的功能,使用 SX1301 可以同时监听至少8路信道。

3.2 源码分析

3.2.1 LoRa Gateway 源码工程梳理

手痒研究LoRaWAN基站,初步了解了LoRaGateway的github工程,做些梳理记录。

END


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### 关于 LoRA 技术的面试题汇总 以下是关于 LoRA 技术的一些常见面试题目及其解答: #### 1. **什么是 LoRA 技术?** LoRA 是一种参数高效微调方法,其核心思想是在大型预训练模型的基础上引入低秩分解矩阵来表示可学习参数[^4]。这种方法可以显著减少需要更新的参数数量,从而降低计算成本并提高效率。 #### 2. **为什么要在大模型中使用 LoRA 方法?** 在大规模语言模型(LLMs)中直接进行全量参数微调会带来巨大的计算开销和存储需求。而 LoRA 则通过仅调整少量新增加的小规模权重矩阵实现了高效的性能优化。这种方式既保留了原有模型的强大能力又降低了资源消耗。 #### 3. **如何设置 Rank 参数以达到最佳效果?** 对于面向具体单一监督任务的应用场景来说,通常情况下当 rank 值位于区间 [4 ,8 ]时可以获得较好的平衡点;然而如果是涉及更广泛分布的任务集合(比如多轮对话),则建议尝试更大一些范围内的rank值来进行探索性试验以便找到最适合当前情况的那个数值位置. #### 4. **LoRA 和其他轻量化技术相比有什么优势或者劣势吗 ?** 相对于冻结层(Frozen Layers) 或者适配器(Adapter Networks),虽然它们都能有效控制额外增加出来的变量数目 ,但是前者往往更加灵活可控因为允许我们自定义哪些部分应该被修改以及程度大小;后者则是固定模式下操作相对简单明了一些 。另外值得注意的是,在某些特定条件下(例如非常稀疏的数据集),单纯依靠这些策略可能不足以完全捕捉到所需的信息特征。 #### 示例代码展示 LoRA 的基本实现方式: ```python from peft import get_peft_config, PeftModel, LoraConfig, TaskType, get_peft_model_state_dict peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1) model = ... # 加载基础的大模型 model = get_peft_model(model, peft_config) ``` --- ###
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