Wifi固件空降:高通QCA4004,硬件工程师也能开发智能产品了

gizwits_csdn 2016-08-22 03:34:47
Wifi固件空降:高通QCA4004,只要开发MCU, 不用开发云端、不用开发app,就能做一个智能硬件产品啦。
而且,开发起来相当省事,只要烧写固件即可实现MCU和云端通讯哦,现成的烧写方式、现成的云,开发者免费用。
废话不多说,先来看看这个WiFi固件(GAgent)有啥特征——


GAgent for QCA4004:
Changelog:
1、首次发布对外版本
2、支持softAP方式配置入网
3、支持webconfig方式配置入网
4、支持APP在局域网模式下同模组通信
5、支持APP在广域网模式下同模组通信
6、支持模组同MCU间以9600波特率进行串口通信,满足机智云串口通信协议
7、支持模组在线OTA升级
8、支持模组状态上报到MCU端
9、支持对路由进行掉线重连

http://club.gizwits.com/thread-1717-1-1.html


科普:什么是GAgent

GAgent是运行在各种通讯模组上的一款应用程序(固件),可以提供上层应用(手机APP等控制端、云端)到产品设备的双向数据通讯,此外,还提供对设备的配置入网、发现绑定、程序升级等功能。

产品开发者使用GAgent后,只需要关心产品的业务逻辑开发,不用关心数据的通讯功能开发,大大降低了开发的难度。

该固件遵循以下协议《机智云平台标准接入协议之MCU与WiFi模组通讯》、《机智云平台标准接入协议之设备与云端通讯》、《机智云平台标准接入协议之App与设备通讯》。
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91program 2016-08-22
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与 WinCE 论坛无法,移动......
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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