docs(/docs/doc/framework/gan.md, lian.md, zhi.md, kong.md): repair some small misktakes on punctuation, blank space, or words
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d812028b87
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6b1c340bd0
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@ -46,7 +46,7 @@ enum SensorQuantityType {
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};
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};
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value成员记录与该SensorQuantity相关的值,包括结果的小数位数、采集历史的最大值和最小值、国家标准的最大值和最小值、最近一次采集的值。取值时需要注意处理小数点,用变量的值除以小数位数乘以10。如果某一个值不存在,则为SENSOR_QUANTITY_VALUE_ERROR。
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value成员记录与该SensorQuantity相关的值,包括结果的小数位数、采集历史的最大值和最小值、国家标准的最大值和最小值、最近一次采集的值。取值时需要注意处理小数点,用变量的值除以十的小数位数次幂。如果某一个值不存在,则为SENSOR_QUANTITY_VALUE_ERROR。
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#define SENSOR_QUANTITY_VALUE_ERROR ((uint32)0xffffffff)
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#define SENSOR_QUANTITY_VALUE_ERROR ((uint32)0xffffffff)
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@ -83,7 +83,7 @@ struct SensorDevice {
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name成员记录传感器设备在系统中的名字,用于唯一标识一个SensorDevice结构
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name成员记录传感器设备在系统中的名字,用于唯一标识一个SensorDevice结构。
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info成员记录传感器设备的一些属性信息,包括传感器的采集能力ability、厂家名vendor name与产品型号model name,其中ability用一个位图表示该传感器设备可以测量的物理量:
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info成员记录传感器设备的一些属性信息,包括传感器的采集能力ability、厂家名vendor name与产品型号model name,其中ability用一个位图表示该传感器设备可以测量的物理量:
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@ -202,7 +202,7 @@ int SensorQuantityClose(struct SensorQuantity *quant);
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int32 SensorQuantityRead(struct SensorQuantity *quant);
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int32 SensorQuantityRead(struct SensorQuantity *quant);
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在获取数据前需要先获取并打开要使用的物理量,打开后可以随时对传感器数据进行读取,使用完毕必须关闭传感器。完整的使用过程示例如下:
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在获取数据前需要先获取并打开要使用的物理量,打开后可以随时对传感器数据进行读取,使用完毕必须关闭传感器。完整的使用过程示例如下:
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void Co2Zg09(void)
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void Co2Zg09(void)
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@ -109,7 +109,7 @@ enum xs_plc_transport{
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:::tip
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:::tip
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注意两者间有对应关系而不是随意组合,如S7(STEP 7)只能采用TCP协议,而Modbus支持tcp/serial/raw socket/pcap replay,可以定义一个函数检查类型:
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注意两者间有对应关系而不是随意组合,如S7(STEP 7)只能采用TCP协议,而Modbus支持tcp/serial/raw socket/pcap replay,可以定义一个函数检查类型:
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xs_PlcProtocolCheck(struct xs_PlcDevice*);
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xs_PlcProtocolCheck(struct xs_PlcDevice*);
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@ -47,7 +47,7 @@ struct xs_AdapterInfo{
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ops成员包含统一的、类似文件系统的API,用于对网络适配器进行实际的数据读写。在使用一个网络适配器前后需要打开(open)/关闭(close)该网络适配器,send、receive分别用与从网络适配器接收数据与向网络适配器发送数据,ioctl用于配置Adapter属性:
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ops成员包含统一的、类似文件系统的API,用于对网络适配器进行实际的数据读写。在使用一个网络适配器前后需要打开(open)/关闭(close)该网络适配器,send、receive分别用于从网络适配器接收数据与向网络适配器发送数据,ioctl用于配置Adapter属性:
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```c
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struct xs_AdapterOps {
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struct xs_AdapterOps {
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@ -101,7 +101,7 @@ struct xs_AdapterOps lora_example_ops = {
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};
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};
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填充xs_AdapterLora,并将其注册。
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填充xs_AdapterLora,并将其注册。
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int xs_AdapterRegister(struct xs_Adapter *sadapter);
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int xs_AdapterRegister(struct xs_Adapter *sadapter);
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@ -4,7 +4,7 @@
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传统嵌入式场景下,节点端主要负责数据采集和简单处理,复杂的任务放在边缘或者云端完成。而随着嵌入式芯片性能越来越强,在端侧承担更多的计算也成了目前的一个趋势,比如 ST 推出的针对 STM 平台的神经网络加速库 STM32 Cube.AI。最近,部分厂商开始在嵌入式平台上引入神经网络加速模块,比如 ARM 即将发布的针对嵌入式场景的 Ethos-U55 神经网络处理器,以及 勘智 K210 平台嵌入了一颗卷积网络加速器 KPU,使得端侧算力进一步增强,从而使我们可以在端侧做更多的计算和任务,从而相比传统解决方案有更好的延时、更低的成本。
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传统嵌入式场景下,节点端主要负责数据采集和简单处理,复杂的任务放在边缘或者云端完成。而随着嵌入式芯片性能越来越强,在端侧承担更多的计算也成了目前的一个趋势,比如 ST 推出的针对 STM 平台的神经网络加速库 STM32 Cube.AI。最近,部分厂商开始在嵌入式平台上引入神经网络加速模块,比如 ARM 即将发布的针对嵌入式场景的 Ethos-U55 神经网络处理器,以及 勘智 K210 平台嵌入了一颗卷积网络加速器 KPU,使得端侧算力进一步增强,从而使我们可以在端侧做更多的计算和任务,从而相比传统解决方案有更好的延时、更低的成本。
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我们提供了端侧的智能框架,将部分 AI 计算下沉到端侧,可以在端侧完成部分 AI 计算,从而为工业场景下的图像、声音等数据采集和感知提供更丰富的解决方案。比如 对于工业环境下的机械仪表读数识别,我们在初始化时通过边缘或者云端完成仪表数字分析,后续运行中我们在节点端完成仪表指针识别并计算仪表读数,从而在运行中不需要和边缘或者云端通信就可以完成读数识别,提供了更低的延时。
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我们提供了端侧的智能框架,将部分 AI 计算下沉到端侧,可以在端侧完成部分 AI 计算,从而为工业场景下的图像、声音等数据采集和感知提供更丰富的解决方案。比如,对于工业环境下的机械仪表读数识别,我们在初始化时通过边缘或者云端完成仪表数字分析,后续运行中我们在节点端完成仪表指针识别并计算仪表读数,从而在运行中不需要和边缘或者云端通信就可以完成读数识别,提供了更低的延时。
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端侧智能框架基本结构如下:
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端侧智能框架基本结构如下:
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