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MCGS嵌入式开发套件网络配置指南

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下载需积分: 50 | 88KB | 更新于2025-08-21 | 194 浏览量 | 7 下载量 举报 收藏
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标题中“嵌_设备命令获取修改IP端口号.zip”意味着讨论的内容集中于嵌入式设备领域,特别是关于如何通过命令来获取和修改这些设备上的网络IP地址和端口号。这涉及到嵌入式设备的网络配置,是嵌入式系统开发和管理中的一个常见需求。 描述中提到的“MCGS 嵌入式开发套件”是一个嵌入式软件开发工具,它提供了一套丰富的开发工具和库来创建嵌入式应用。MCGS(Monitor and Control Generated System)是由北京昆仑通态自动化软件科技有限公司开发的一个监控与控制生成系统,主要用于人机界面(HMI)的开发,但其功能覆盖了更广泛的工业自动化领域。在这个上下文中,“网口应用”指的是嵌入式设备的网络通信接口,它允许设备连接到网络并进行数据交换。通过“驱动获取网络的地址端口号”,我们指的是通过设备的操作系统或固件驱动程序来获取当前配置的IP地址和端口号。“及如何修改网络地址和相关的端口号驱动程序”则是讨论如何通过编程或配置文件来改变嵌入式设备的网络参数。 标签“MCGS”是我们理解整个文件和任务背景的关键。它指示了这个压缩文件主要与MCGS嵌入式开发套件相关,因此,这个任务可能涉及到使用MCGS平台进行网络编程,或者在MCGS平台上编写应用程序来执行上述操作。 至于“压缩包子文件的文件名称列表: 嵌_设备命令获取修改IP端口号”,这里似乎有些混淆,因为按照中文语境,“压缩包子”不是一个标准的术语,可能是指“压缩包文件”。如果是这样的话,这个列表表明压缩包中包含了一个或多个文件,它们都与“嵌_设备命令获取修改IP端口号”的主题相关。 综上所述,我们能够从给定文件信息中总结以下知识点: 1. 嵌入式设备网络配置的重要性:了解如何为嵌入式设备配置网络是重要的,因为它们需要被正确地集成进网络以便与其它设备或服务器进行通信。 2. MCGS嵌入式开发套件:这是一种特定于工业自动化的开发工具,特别适用于人机界面设计,也支持设备网络配置功能。 3. 网口应用与IP地址和端口号的获取:在嵌入式设备中,通过网络接口获取当前的IP地址和端口号是常见的操作,这些信息对于远程访问和管理设备至关重要。 4. 修改网络地址和端口号的方法:在某些情况下,可能需要更新或更改设备的网络配置,这涉及到对设备的网络设置进行修改,可能通过软件编程或配置文件的方式进行。 5. 嵌入式设备网络驱动程序的作用:网络驱动程序是嵌入式设备硬件与操作系统之间的接口,负责处理网络通信。理解如何通过网络驱动程序获取和修改IP地址和端口是必要的,以便能够执行网络相关的操作。 6. 文件压缩与管理:由于文件信息中提到“压缩包”,这里可能涉及基本的文件压缩和解压缩技术,以及如何管理和访问压缩包中的文件。 了解这些知识有助于在嵌入式系统开发和维护中实现网络的配置、管理和故障排除。在实际操作中,还需要参考MCGS的官方文档或相关开发指南,以获得更详细的实现细节和技术支持。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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