AR6103 ROCm TM 整合式802.11n WiFi芯片数据手册

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"AR6103 ROCmTM 集成802.11n WiFi解决方案的数据手册，详细介绍了这款低功耗、低成本、高度集成的移动和便携式消费电子设备的WiFi芯片。" 本文档是Atheros Communications, Inc.发布的关于AR6103 WiFi + BLE SoC的初步数据手册，该SoC是专为低功耗、低成本且高度集成的移动和便携式设备设计的802.11b/g/n解决方案。AR6103属于ROCm系列的第三代移动11n设备，其特点是采用了全球最低功率消耗的嵌入式架构。 AR6103的主要特性包括： 1. **小型化设计**：适合空间有限的移动和便携设备。 2. **802.11b/g/n兼容性**：支持三种不同速度的标准，提供灵活的无线连接选项。 3. **低功耗**：优化的能耗设计，延长了电池寿命，特别适合对功耗敏感的设备。 4. **成本效益**：通过高度集成和优化的设计，降低了整体系统成本。 5. **蓝牙集成**：可与任意数量的外部蓝牙设备配合使用，提供了多设备无线连接的便利性。 6. **高级PTA共存支持**：具有先进的物理层传输算法（PTA），确保了与其他无线技术（如蓝牙）共存时的稳定性能。 7. **灵活的射频接口**：适应各种天线配置和射频前端模块，增强了设计的灵活性。 此外，AR6103还包括了Atheros的专利技术和商标，如Signal-Sustain Technology (SST)等，这些技术可能涉及增强信号稳定性和整体无线性能。虽然文档未详细说明这些技术的具体功能，但可以推测它们旨在提高连接质量、增强信号强度以及在干扰环境中保持连接稳定性。 值得注意的是，文档指出所有信息都可能随时变更，而没有进一步的通知，这意味着读者应参考最新的资料以获取最准确的技术规格。 AR6103是一款集成了WiFi和BLE功能的SoC，特别适合需要高效能、低功耗无线连接的移动设备，如智能手机、平板电脑和物联网(IoT)设备。其高度集成和优化的设计使得它成为这类应用的理想选择。

smart210-leds.c

2014-02-22 上传
这是友善smart210核心板上的四个led的驱动程序，这里贴出来这是为了大家方便查看

CPU卡中T=0通讯协议的分析与实现

2020-10-23 上传
IC卡的应用越来越广泛，从存储卡到逻辑加密卡，目前CPU卡已经逐渐在应用中占据主导地位。CPU卡根据通讯协议可分为两种：接触式和非接触式。接触式CPU卡主要采用两种通讯协议：T=0和T=1通讯协议。T=0是异步半双工字符传输协议，T=1是异步半双工块传输协议。目前T=0通讯协议的应用较为广泛，国内外大多数CPU卡都支持该协议，在金融交易中也采用这种通讯协议。为了便于说明问题，本文从T=0协议的功能出发，将该协议分为四个层次：物理层、数据链路层、终端传输层和应用层.

rpmforge-release-0.5.3-1.el7.rf.x86_64.rpm

2023-06-07 上传
rpmforge-release-0.5.3-1.el7.rf.x86_64.rpm是一个RPM软件包，可以安装在CentOS 7操作系统中。该软件包将RPMforge仓库添加到系统中，RPMforge是一个由第三方维护的软件仓库，它包含了许多CentOS操作系统中未包含的...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
以下是对缩写模型的全称及相关用途功能的详细解释： 1. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): 适用于平稳时间序列数据的预测，结合了自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 的模型。 2. SARIMA (Seasonal ...

解释以下每句代码INCLUDE =/usr/linux/include EXTRA_CFLAGS =-D_KERNEL _DMODULE-l $(INCLUDE)-02 -Wall-O all: leds.o ledtest leds.o: leds.c arm-linux-gcc $(CFLAGS )$( EXTRA_ CFLAGS) -c leds.c -o leds.o ledtest: ledtest.c arm-linux-gcc -g led.c -o ledtest clean: rm -rf leds.o rm -rf ledtest

2023-06-09 上传
这段代码是一个Makefile文件，用于编译LED驱动程序的源码文件。...- clean: rm -rf leds.o rm -rf ledtest：定义了一个clean目标，执行make clean命令会删除leds.o和ledtest文件。rm -rf表示强制删除文件。

卸载mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz

2023-07-12 上传
可以使用`rm -rf mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz`命令来删除。 以上就是卸载mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz的步骤和方法。请根据具体的情况调整命令和参数。 ### 回答3： 要卸载mysqld_...

subprocess-exited-with-error × Building wheel for mysql-connector-python-rf (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [1 lines of output] error: [Errno 2] No such file or directory: 'build\\bdist.win-amd64\\wheel\\mysql_connector_python_rf-2.2.2.data\\purelib\\mysql_connector_python_rf-2.2.2-py3.11.egg-info\\dependency_links.txt' [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for mysql-connector-python-rf Successfully built pyTelegramBotAPI Failed to build mysql-connector-python-rf ERROR: Could not build wheels for mysql-connector-python-rf, which is required to install pyproject.toml-based projects

2023-06-08 上传
1. 检查 mysql-connector-python-rf 的版本是否正确。可能需要更新 mysql-connector-python-rf 的版本或者依赖库版本。 2. 清除缓存并重新安装依赖库。可以使用以下命令清除 pip 的缓存： ``` pip cache purge ```...

rm -rf libstdc++.so.6

2024-04-09 上传
根据您提供的命令"rm -rf libstdc++.so.6"，这是一个用于删除文件或目录的Linux命令。具体来说，该命令将删除名为"libstdc++.so.6"的文件或目录，同时也会删除其所有子目录和文件。 请注意，使用该命令需要谨慎，...

CPRE := @ ifeq ($(V),1) CPRE := VERB := --verbose endif .PHONY:startup startup: all all: @echo "Build Solution by $(BOARD) $(SDK) " $(CPRE) scons $(VERB) --board=$(BOARD) --sdk=$(SDK) -j8 @echo YoC SDK Done .PHONY:flashall flashall: $(CPRE) scons --flash=all --board=$(BOARD) --sdk=$(SDK) .PHONY:erasechip erasechip: $(CPRE) scons --flash=erasechip --board=$(BOARD) --sdk=$(SDK) .PHONY:flash flash: $(CPRE) scons --flash=prim --board=$(BOARD) --sdk=$(SDK) .PHONY:clean clean: $(CPRE) rm -rf yoc_sdk binary out yoc.* generated $(CPRE) rm -fr gdbinitflash .gdbinit gdbinit mkflash.sh的makefile文件如何修改可以链接进去-L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -lcunit cunit的框架整体代码示例

2023-06-10 上传
$(CPRE) rm -rf yoc_sdk binary out yoc.* generated $(CPRE) rm -fr gdbinitflash .gdbinit gdbinit ``` 这个示例中，在 `all` 目标的编译命令中加入了 `-L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -lcunit`，并使用了 `...

rm -rf *和 rm -rf ./* 的区别

2023-06-02 上传
rm -rf * 将删除当前目录下的所有文件和子目录，但是不包括隐藏文件和子目录。 rm -rf ./* 将删除当前目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件和子目录。 因此，如果您想删除当前目录下的所有文件和子目录，包括...
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