TensorFlow是一个开放源代码的软件库，用于进行高性能数值计算。通过其灵活的架构，它允许用户轻松地部署计算工作在各种平台（CPUs、GPUs、TPUs）上，无论是在桌面、服务器还是移动设备上。TensorFlow最初由Google Brain团队（属于Google的人工智能部门）开发，并在2015年被发布到Apache 2.0开源许可证下。 TensorFlow的主要特点包括它的高度灵活性、可扩展性和可移植性。它支持从小到大的各种计算，从手机应用到复杂的机器学习系统。TensorFlow提供了一个全面的、灵活的生态系统的库、工具和社区资源，使研究人员能够推动人工智能领域的最前沿，并使开发人员能够轻松构建和部署由机器学习驱动的应用。 TensorFlow的核心是使用数据流图来表示计算。在数据流图中，节点表示在数据上执行的操作，而图中的边表示在操作之间流动的数据。这种表示法允许TensorFlow有效地执行并行计算，并且可以在不同的硬件平台上高效运行。此外，TensorFlow支持自动微分，这对于实现复杂的机器学习算法（如深度学习网络）至关重要。

基于CC2530实现了IEEE 802．15．4(ZigBee)的无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)协议；在分析CSMA-CA算法的基础上，重点讨论了片内集成的命令选通／CSMA-CA处理器的工作机制，同时组建了一个小型星状网络。测试结果表明，在节点通信范围内，节点收发的成功率和正确率均达到了100％。

基于TI公司的CC2530实现了IEEE 802.15.4（ZigBee）的无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）协议；在分析CSMACA算法的基础上，重点讨论了片内集成的命令选通/CSMACA处理器的工作机制，同时组建了一个小型星状网络。测试结果表明，在节点通信范围内，节点收发的成功率和正确率均达到了100%。

凡事总有先后。如果由于电力企业强制规定或者同一条或多条 LCD 电视产品线 RF4CE 通用性问题，您的项目要求符合 ZigBee:registered:-Smart Energy 标准等，则您不应考虑网络协议，因为符合某种具体标准的需求已经或多或少地存在了。这种情况下，您的时间和努力应该集中到厂商和硬件的选择上，认真考虑您将获得的软件的成熟性、所有芯片供应商隐性成本，以及进行开发时您希望获得什么样的工具和系统级支持。

IEEE 802.15.4-2020

工控协议流量包包含（DMP3协议、6lowpan协议、IEEE 802.15.4协议、SSL协议、BACnet协议、BGP协议、CDP协议、DCERPC协议、DHCP协议、DNS协议、EGD协议、CIP协议、CIP PCCC协议、CIP CM协议、EPL_V1协议、FTP协议）支持抓包软件（如：wireshark）打开，可学习（DMP3协议、6lowpan协议、IEEE 802.15.4协议、SSL协议、BACnet协议、BGP协议、CDP协议、DCERPC协议、DHCP协议、DNS协议、EGD协议、CIP协议、CIP PCCC协议、CIP CM协议、EPL_V1协议、FTP协议）报文解析。用于工控协议初级学习，发包模拟。

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支持的ios版本：9.0、9.1、9.2、9.3、10.0、10.2、10.3、11.0、11.1、11.2、11.3、11.4、12.0、12.1、12.2、12.4、13.0、13.1、13.2、13.3、13.4、13.5、13.6、13.7、14.0、14.1、14.2、14.3、14.4、14.5、14.8、15.0、15.3.1、15.4

winhex v15.4汉化版，数据恢复利器。

IEEE Std 802.15.4z-2020 IEEE Standard for Low Rate Wireless Networks Amendment 1： Enhanced Ultra Wideband (UWB) Physical Layers(PHYs) and Associated Ranging Techniquesfinal（原版非图片） Abstract: This amendment enhances the UWB PHYs with additional coding options and improvements to increase the integrity and accuracy of ranging measurements.