SX1280是一款由Semtech公司推出的高性能、低功耗、2.4 GHz频段的远距离收发器芯片，适用于各种物联网(IoT)和远程通信应用。这款芯片具有集成的飞行时间(ToF)功能，能够实现物体和人员的跟踪与定位，尤其适合物流、家庭自动化、工业物联网(IoT)、运动健身设备、医疗保健以及遥控玩具和无人机等领域。 SX1280的主要特点包括： 1. **2.4 GHz远距离通信**：它能在2.4 GHz频段提供超长距离的无线通信能力，即使在存在强烈干扰的环境中也能保持良好的通信稳定性。 2. **高灵敏度**：接收端的灵敏度极低，可达到-132 dBm，确保在低信号强度下仍能接收到数据。 3. **高效功率放大器(PA)**：发射端的功率放大器提供+12.5 dBm的输出功率，同时保持高效率。 4. **低功耗**：集成的DC-DC转换器有助于降低整体功耗，使得该芯片适合于电池供电的便携式设备。 5. **调制方式多样**：支持LoRa、FLRC、(G)FSK等多种调制方式，可以适应不同应用场景的需求，其中LoRa调制技术特别适合长距离传输。 6. **可编程比特率**：用户可以根据需求调整数据传输速率。 7. **出色的阻塞免疫力**：在高干扰环境下仍能保持通信质量。 8. **飞行时间测距**：集成的测距引擎支持飞行时间测量，与BLE PHY层兼容，可用于定位服务。 9. **系统成本低**：高度集成的设计降低了外部组件的需求，从而降低了整个系统的成本。 SX1280有三种不同的型号，分别是SX1280、SX1281和SX1282，它们可能在某些特性或功能上有所差异，以满足不同应用的具体要求。 在应用开发过程中，开发者可以利用SX1280的数据手册，通过SPI或UART接口进行通信协议配置和数据传输。手册中包含了详细的电气特性、封装信息、应用电路图、测试条件等，帮助工程师快速理解和集成这款芯片到他们的设计中。 随着版本的更新，数据手册也不断得到完善，例如增加了SPI通信示例、BLE特定功能的说明、测距操作的更新以及参考设计的解释，以提供更全面的指导和支持。 SX1280是一款强大的无线收发器，它的集成度、低功耗和测距能力使其成为新一代物联网设备的理想选择。结合其广泛的调制支持和出色的性能，可以为各种远程通信应用提供可靠且经济高效的解决方案。

使用说明 分对话系统和机器翻译两部分 data为数据集 model为训练的模型 translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型，大家按需查看使用 以transformer文件夹为例，attention.py主要实现了注意力机制，transformer.py实现了transformer的主体架构，data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader，readdata.py运行可以查看数据形状，train.py为训练模型，predict.py为预测，config.py为一些参数的定义。 transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的，如果要使用可能需要修改代码 如：gpu->cpu，即在CPU上使用 torch.load('trans_encoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load('trans_decoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage)

OpenNMT 是一个由 Harvard NLP (哈佛大学自然语言处理研究组) 开源的 Torch 神经网络机器翻译系统。OpenNMT 系统设计简单易用，易于扩展，同时保持效率和最先进的翻译精确度。特性：简单的通用接口，只需要源/目标文件。快速高性能GPU训练和内存优化。提高翻译性能的最新的研究成果。可配对多种语言的预训练模型（即将推出）。允许其他序列生成任务的拓展，如汇总和图文生成。快速开始：OpenNMT 包含三个命令1) 数据预处理th preprocess.lua -train_src data/src-train.txt -train_tgt data/tgt-train.txt -valid_src data/src-val.txt -valid_tgt data/tgt-val.txt -save_data data/demo2) 模型训练th train.lua -data data/demo-train.t7 -save_model model3) 语句翻译th translate.lua -model model_final.t7 -src data/src-test.txt -output pred.txt 标签：OpenNMT

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基于transformer的机器翻译

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TED平行语料库是多语言平行语料库，包括多语言并行语料库和单语语料库。从TED会议www.ted.com 提取109种世界语言。 多语言的平行语料库包括 12 种语言超过1.2亿 个对齐句子并进行了句子对齐。 所有的预处理都是自动完成。

用于机器翻译的 RNN 编码器解码器 介绍 在基于短语的机器翻译中，通常使用无监督对齐方法提取短语对。 这些本质上通常是生成性的对齐方法无法结合关于语言完整性和短语对质量的其他度量的信息。 因此，提取的短语对通常相当嘈杂。 在不偏离常规短语提取程序的情况下使用这些短语对的一种方法是为每个短语对使用附加特征，然后使用判别训练学习这些特征的权重，其目标是区分好假设和坏假设。 随着最近在机器翻译中使用神经网络，我们有能力将可变长度的句子表示为固定大小的向量表示。 这种表示可以基于我们认为有用的任何质量度量来创建。 一旦我们根据语言的某些属性（语法、语义）获得句子/短语的向量表示，就相对容易问自己一个短语对有多好。 该项目建立在这项工作和其他神经机器翻译工作的基础上，以估计短语对的短语相似度。 评估将通过将此指标用作基于短语的翻译和短语表修剪中的另一个特征来进行。 短语相似度 使用无监督对齐进行短

本项目实现了一套快速有效的语音中英翻译系统，该系统可实现高精度的语音识别、高效双语翻译以及精准的语音合成，可应用于实时翻译场景。系统预先要求用户设置翻译模式，当用户说话时系统进行自动识别及实时翻译，最终，输出语音翻译结果。 该系统提供实时翻译，便于携带。在得到准确高效翻译的同时也节省了人工翻译的成本，无需文字写入读取语音即 可翻译，实现了市场翻译软件的低成本，同时为用户提供多样性的体验模式 本项目调用了百度翻译接口，实现高精度 的语音识别、高效双语翻译以及精准的语音合成。 功能 1.中文→英文实时语音文字翻译 2.英文→中文实时语音文字翻译