开发人员基于指令集架构（ISA），使用不同的处理器硬件实现方案，来设计不同性能的处理器，因此 ISA 又被视作 CPU 的灵魂。我们可以将指令集架构理解为一个抽象层，它是处理器底层硬件与运行在硬件上的软件之间桥梁和接口。
图1 指令集架构
指令集架构 分为 复杂指令集 （Complex Instruction Set Computer，CISC ）和精简指令集 （Reduced Instruction Set Computer，RISC）架构。
CISC 架构不仅包含了处理器常用的指令，还包含了许多不常用的特殊指令；在 CPU 发展早期，CISC 曾是主流，可以使用较少的指令完成 *** 作；但随着越来越多的特殊指令被添加到 CISC 架构中，常用的典型程序运算过程中用到的指令仅占指令集的20%，80%的指令则很少用到，而这些很少用到的指令让 CPU 的设计变得极其复杂，大大增加了硬件设计的时间成本和面积开销。
RISC 架构只包含处理器常用的指令，对于不常用的 *** 作，通过执行多条常用指令的方式来达到同样的效果。因而在 RISC 架构诞生后，所有现代指令集都选择使用 RISC 架构。
自 CPU 于上世纪 60 年代问世，已发展几十年，有几十种不同的指令集架构相继诞生或消亡。这里挑选 8 个主流架构，简要概括如下表：
CPU主要有三大应用领域，即服务器领域、PC领域和嵌入式领域。
1) 移动领域 ：如智能手机，市场规模有望超过 PC 领域，几乎为 ARM Cortex-A 系列垄断；
2） 实时（Real Time）嵌入式领域 ：ARM 架构占较大市场份额；
3） 泛嵌入式领域 ：强调低功耗、低成本和高能效比，芯片主要是微控制器或微处理器，市场应用极为分散，但基数庞大，尤其在进入物联网时代。ARM Cortex-M 系列是市场主流
从 CPU 的应用场景，我们可以观察到 CPU 应用场景的拓宽和激增，有三个主流时代，从 PC 时代跨越到移动时代，再延展到物联网时代，恰好映射到 CPU 三大架构，权且看做 CPU 之三生三世。
一生一世：x86 架构是服务器领域/PC 领域的权贵。 Intel 和 AMD 是 x86 处理器芯片的主要提供商，历经数代发展，从最初的 16 位发展至如今的 64 位。Intel 通过内部“微码化”克服了 CISC 架构的部分缺点，并凭借不断提升的 CPU 设计水平和工艺制造水平，使其在性能上保持遥遥领先，加之 Wintel 的成功商业联盟，不仅在 PC 领域占据统治性地位，还击败了 IBM 和 Sun 公司，拥有超 90% 的服务器市场份额。
Intel/AMD 作为芯片公司，x86 架构是其生命线，授权费用极高，还可对有威胁的竞争对手停止授权。故而，采用 x86 架构开发被戏称为“权贵的 游戏 ”。
二生二世：ARM 架构是移动王者。 ARM 公司的商业模式以开放共赢为基本原则，通过基础架构授权、内核 IP 授权等方式盈利。ARM 积极推动生态建设，以 ARM 统一制定的标准规范将上下游软硬件企业纳入其生态系统。随着近 10 多年移动应用的快速发展，尤其是智能手机的兴起，ARM 迅速成为移动世界的王者。
进击的 ARM 不仅凭借 Cortex-A 系列在手持设备领域无敌，还以 Cortex-R 系列和 Cortex-M 系列在实时嵌入式领域和泛嵌入式领域成功部署。ARM 三大细分产品：
“移动王者” Cortex-A 系列 是一组用于高性能低功耗微控制器领域的 32 位和 64 位 RISC 处理器系列，内置存储器管理单元（Memory Management Unit，MMU），可支持 *** 作系统的运行。 32位系列 包括 Cortex-A5，Cortex-A7，Cortex-A8，Cortex-A9，Cortex-A12，Cortex-A15，Cortex-A17 和 Cortex-A32。 64位系列 包括 Cortex-A35，Cortex-A53，Cortex-A57，Cortex-A72，Cortex-A73。
值得一提的是，Cortex-A8 首批芯片量产时，3G 网络问世，踩上了智能手机的潮点；之后，Cortex-A9 催生了智能手机的井喷期，成为智能手机内核标配，自此，Cortex-A 系列进入年均一款的“下饺子”开挂模式。Cortex-A 系列的先机与成功，奠定了 ARM 在移动领域的王者地位，在移动领域构筑了城宽池深的软件生态环境。目前，ARM 架构已应用到全球 85% 的移动设备中，其中超过 95% 的智能手机处理器是基于 ARM 架构。
ARM Cortex-A 系列一统移动江山后，与高通、谷歌、微软等合作伙伴逐步形成强强生态联盟，将进军传统 x86 架构 PC 与服务器市场定为下一步发展目标。
“小个子有大力量”的 Cortex-M 系列 是一组用于低功耗微控制器领域的32位 RISC 处理器系列。包括 Cortex-M0，Cortex-M0+，Cortex-M1，Cortex-M4(F)，Cortex-M7(F)，Cortex-M423，Cortex-M33(F)。Cortex-M 系列的应用场景虽不像 Cortex-A 系列光芒四射，但在物联网设备激增的万物智联时代，需求量巨大。
自2007年，诸如意法半导体、恩智浦等多家半导体公司持续推出基于 Cortex-M 内核的微控制器；国内厂商也纷纷入场，抢夺物联网市场，特别是 2020 年Q4 至今的缺货潮中，国产替代风起云涌。众多微控制器厂家中，尤以意法半导体公司的 STM32 产品系列最全、生态建设最完善。
三生三世：粉墨登场的 RISC-V。 RISC-V 架构是一种全新的指令集架构，2010年始于加州大学伯克利分校。“V”除了表示从 RISC-I 开始的第五代指令架构外，还有变化（Variation）和向量（Vector）的含义。
2015年，RISC-V 基金会成立并开始正式运作。作为非盈利性组织，RISC-V 基金会负责维护标准的 RISC-V 指令集手册和架构文档，并促进 RISC-V 架构的发展，将其 推向开源，不仅成为一种完全开放的指令集，可以被任何学术机构或商业组织自由使用；还要成为一种真正适合硬件实现且稳定的标准指令集。
源起名校、兴于开源的 RISC-V 架构，相比 ARM 架构，具有灵活的扩展性，指令集的设计考虑了小型、快速、低功耗的实际应用场景，但并未对特定的微架构做过度设计，是第一个可根据具体场景选择适合的指令集的指令集架构。RISC-V 指令集可满足从微控制器到超级计算机等不同复杂程度的处理器设计需求，极大地拉低了 CPU 设计准入门槛，并显著降低芯片开发成本。
RISC-V 架构利于我国工业体系中“少数短板”之一 —— 芯片的发展，商业公司可基于开源架构开发其自主可控的商业 IP，如我国 RISC-V 系先行者平头哥和芯来 科技 。同时，该架构能够适应由 5G 和人工智能催生出的碎片化计算需求，有望成为物联网时代的主要抓手。
指令集架构的生态建设，需要付出昂贵的教育成本和接受成本，教育成本取决于人们的普遍熟悉程度，接受成本取决于人们愿意投入的时间。RISC-V 生态初成，海外有 RISC-V 基金会的积极推动，国内很多地区政府也将 RISC-V 指向为国产芯片架构发展的主要方向，并推出一系列鼓励措施。随着采用 RISC-V 架构的芯片越来越多，尤其是完全国产芯片的问世，产学研市场对 RISC-V 芯片应用有了越来越多的需求，中国 RISC-V 产业生态日渐成熟。
我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面霍营电脑培训就开始今天的主要内容吧。
技术
在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。
在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。
GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。
开源
tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>
Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。
AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。
硬件
FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。
随着移动通信技术的发展，人与人的连接正向人与物以及物与物的连接迈进，万物互联背景下的连接需求空前。与此同时，2G/3G减频退网，为NB-IoT做了巨大的市场“让步”，NB-IoT作为具有低功耗、低成本、高集成度等优势的窄带物联网技术，又能够以更低成本带来更加丰富的应用场景。因此，潜在巨大的市场增量空间。█ NB-IoT模组之基——功耗与稳定
超低功耗模组是电池供电的物联网终端能长时间工作的关键。当前，水电表、燃气表等表计采用的都是电池供电的方式，表计行业对于生产的水电表寿命要求通常为6-8年甚至更长，而NB-IoT模组作为表计内部最大的耗电源，其功耗水平的高低直接影响到表计的使用时长。随着NB-IoT终端运行时间的加长，对异常处理、环境适应、系统稳定性的要求越来越高，对模组的可靠性要求也越来越苛刻。因此，NB-IoT模组的可靠性是物联网设备终端的核心要求。
█ 千锤百炼，造就超高可靠性
作为NB-IoT的推进者之一，美格智能一直专注于NB-IoT模组的SoC定制，始终坚持双平台“两条腿走路”的战略规划。针对于以上问题，美格智能直面行业合作伙伴需求与挑战，就多款NB-IoT模组在严苛的温湿度环境下进行了可靠性测试，以有效破解广大NB-IoT合作伙伴对产品维稳性的疑虑。
“数据是产品性能的主要支撑力”。本次测试美格智能主要针对于公司现有的SLM130、SLM160、SLM130X三款NB-IoT模组进行，最终通过了三个“1000小时”的苛刻量产常规测试。
1000小时常温常湿正常运维：首先，美格智能对三款（SLM130、SLM160、SLM130X）NB-IoT模组产品分别进行了常温常湿环境下的工作运行测试，测试样品联网上电开机1000小时，仍然保持着持续正常的工作运维。
1000小时高温高湿不断网：在高温测试环节，美格智能将NB-IoT模组样品装上eSIM卡和天线并置入环境试验箱，在移动网络覆盖稳定情况下以串口连接方式将模组接入电脑，以1℃/min的速率提升试验箱温度至85℃，并上电开机，通过电脑串口AT命令工具，间隔1分钟循环发生AT命令“AT+ECPING=>嵌入式的话首先把单片机玩顺了，从最简单的8位51单片机，到16位的MSP430，到32位的STM32这类都要比较熟悉。
同时也要熟悉单片机外围电路，这里用到模电数电知识。
可以利用单片机与各类模块(物联网常用蓝牙、WIFI、ZIGBEE等通信模块)搭配完成几个小项目这样掌握的更扎实一些。
接下来可以接触ARM，学LINUX，通过 *** 作系统来开发项目。这个要怎么回答呢？单片机包括很多东西。51内核、cortex-m0、m3、m4、Pic、arm系列都可以叫做单片机。这些单片机又可以跑实时 *** 作系列如freeRTOs、ucos、RT-Thread等或者是直接裸跑，应用于嵌入式系统，都可以叫做嵌入式系统技术。而嵌入式系统技术又不单单是在单片机上的应用，同样有linux上的。当然单片机如果跑TCP/IP协议栈或者是wifi、蓝牙什么的又可以做物联网设备，同样物联网又不单单指这些，标签技术什么的也是物联网技术，所以三者有关系。但又有区别。
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