Zigbee Cluster Library Specification Revision 7 (2018)

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"07-5123-07-ZigbeeClusterLibrary_Revision_7.pdf 是Zigbee联盟2018年的Zigbee Cluster Library(ZCL)协议的最新版本。文档包含了对协议的更新和改进,如去除冗余的“ZigBee”描述,明确了制造代码数据库的参考,澄清了簇实例模型,定义了弃用策略,新增了Fixed ASCII数据类型。在第三章中,详细讨论了Level Control簇的状态变化表,引入了新的基础属性,ZCL版本号更新为0x03,并讨论了场景回叫的过渡时间。此外,还涉及到了NFR Quality of Goods簇中的PWM和Level控制,以及ZLO 1.0对照明级别控制的改动。此文档由Zigbee Alliance发布,仅供Zigbee联盟成员内部使用,未经授权禁止商业复制或销售。" 详细知识点: 1. **Zigbee Cluster Library (ZCL)**:ZCL是Zigbee应用层的一个核心部分,它定义了一组预定义的簇,这些簇是设备间通信的标准化接口,用于实现特定功能,如照明控制、温度监测等。 2. **Zigbee 3.0**:这是Zigbee协议栈的一个重要版本,提供了跨设备类别的互操作性,确保不同设备间的兼容性和一致性。 3. **ZCL Version 0x03**:文档中提到ZCL的版本更新到了0x03,这代表了ZCL协议的升级,可能包含新特性、性能优化或对原有功能的改进。 4. **簇实例模型**:ZCL中每个簇可以有多个实例,每个实例可以有不同的配置或状态,这一章节可能详细描述了如何管理和操作这些实例。 5. **Deprecation策略**:在软件开发中,弃用旧特性是为了引入更好的替代方案,这部分可能解释了如何处理不再推荐使用的功能。 6. **Fixed ASCII数据类型**:这是一种新的数据类型,可能用于存储固定长度的ASCII字符串,对于设备间的文本数据交换有重要意义。 7. **Level Control簇**:这是Zigbee网络中控制设备亮度的簇,状态变化表可能详细列出了不同操作(如增加、减少、瞬间切换等)对设备亮度的影响。 8. **Transition Time to Recall Scene**:在场景管理中,过渡时间是指从当前状态平滑过渡到回忆的场景所需的时间,这对于智能家居自动化场景尤其重要。 9. **NFR Quality of Goods簇**:这部分可能涉及到设备质量监控,包括PWM(脉宽调制)和Level控制,用于调节设备的工作性能。 10. **ZLO 1.0对Level Control的改动**:Zigbee Lighting Object (ZLO)是针对照明设备的标准,其1.0版本可能对Level Control簇进行了优化,以更好地适应照明应用的需求。 这份文档对于理解Zigbee 3.0标准下的ZCL协议、簇操作以及设备间的交互具有重要价值,有助于开发者和制造商实现Zigbee网络的有效设计和部署。

python web_demo.py Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision. Traceback (most recent call last): File "/home/nano/THUDM/ChatGLM-6B/web_demo.py", line 5, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 679, in from_pretrained return tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1804, in from_pretrained return cls._from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1958, in _from_pretrained tokenizer = cls(*init_inputs, **init_kwargs) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 221, in __init__ self.sp_tokenizer = SPTokenizer(vocab_file, num_image_tokens=num_image_tokens) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 64, in __init__ self.text_tokenizer = TextTokenizer(vocab_file) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 22, in __init__ self.sp.Load(model_path) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 905, in Load return self.LoadFromFile(model_file) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 310, in LoadFromFile return _sentencepiece.SentencePieceProcessor_LoadFromFile(self, arg) RuntimeError: Internal: src/sentencepiece_processor.cc(1101) [model_proto->ParseFromArray(serialized.data(), serialized.size())]什么错误

2023-07-22 上传