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2024年6月2日
SciTech-Mathematics-数学专业笔记总结
摘要: 数学专业笔记总结: https://gitee.com/duanjinyi/real-number-set-and-function
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posted @ 2024-06-02 12:32 abaelhe
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2024年6月1日
SciTech-EECS-STM32便携式电烙铁电原理图 + 几种常用的烙铁芯、功率及接法: jbc470/jbc245/t12/t20/tss02/jbc210/jbc115l
摘要: 烙铁芯温控(测温)原理: T12仅有两根线: 测温和加热交替进行 你可能会奇怪烙铁头只引出了两根线, 是怎么实现加热和测温的? 因为烙铁头上有两种导体已形成热电偶, 而热电偶是可以测温的。 让我们来看看热电偶的形成条件: 当有两种不同的导体或半导体A和B组成一个回路,其两端相互连接时, 只要两结点处
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posted @ 2024-06-01 14:05 abaelhe
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2024年5月27日
SciTech-EECS-用MCU的 GPIO 或 OpAmp运放的Output 适配驱动 高电压 的 MOS管/IGBT/可控硅 甚至是 220V及以上的 阻性/感性/容性负载的
摘要: TRIAC是“双向可控硅”,SCR是“单向可控硅”; 有半导体产商为直接驱动TRIAC与SCR而设计的配对光耦, 可以极大简化驱动电路设计。非常方便的用MCU信号,直接隔离控制高压大电流设备。 在售此类光耦有: https://www.digikey.cn/zh/products/detail/on
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posted @ 2024-05-27 15:31 abaelhe
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2024年5月26日
生活-食品-水果-香蕉如何保存:香蕉能不能放冰箱?表皮变黑了还能不能吃?
摘要: 香蕉能不能放冰箱?表皮变黑了还能不能吃? 云无心@美国普度大学农业与生物系食品工程专业博士 香蕉如何保存? 实用的香蕉保存指南 最方便的方法:每次少买,及时吃完。 需要延缓成熟,挂到通风的地方并远离其他水果。 需要加快成熟,和芒果、苹果、梨等水果密封放在一起。 如果已经成熟(即香蕉皮完全变黄,开始出
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posted @ 2024-05-26 19:15 abaelhe
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2024年5月25日
SciTech-EECS-Sensor:TI的 4-20mA 环路供电系统实现高达 100m 的液位测量,具有高测距精度和低功耗
摘要: https://www.ti.com.cn/zh-cn/featured-applications-content/sensors/mmwave-radar/industrial-mmwave-level-transmitter.html 可针对 4-20mA 环路供电系统实现高达 100m 的液位
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posted @ 2024-05-25 19:03 abaelhe
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2024年5月21日
SciTech-Mathematics-Probability+Statistics-PDF:概率密度函数+CDF:累积分布函数-以PoissonDistribution泊松(分类: 条件概率的离散分布)分布为例
摘要: 原文来自MATLAB R2024A的官方文档: https://ww2.mathworks.cn/help/stats/poisson-distribution.html Abbreviations of Statistics: CDF vs. PDF: What’s the Difference?
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posted @ 2024-05-21 16:43 abaelhe
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2024年5月18日
SciTech-BigDataAIML-TensorFlow-通过subclassing创建新的 Layers 和 Models
摘要: making_new_layers_and_models_via_subclassing/ https://keras.io/guides/making_new_layers_and_models_via_subclassing/
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posted @ 2024-05-18 23:53 abaelhe
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2024年5月17日
信息量+信息熵
摘要: 信息量 在讨论什么是信息熵之前,我们先了解一下什么是信息量。 信息量可以用来用来衡量一个事件发生的惊奇程度。 事件发生的概率越低,该事件发生对应的惊奇程度越高。 比如,事件“天上出彩虹”就比事件“天上下雨”更令人惊奇, 因为前者的发生概率远远小于后者。 一个系统,包括的等可能事件的数量越多,事件的发
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posted @ 2024-05-17 19:42 abaelhe
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2024年5月16日
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-模型的训练与评估: tf.keras.losses + tf.keras.optimizer + tf.keras.metrics
摘要: 模型的训练: tf.keras.losses 和 tf.keras.optimizer 定义一些模型超参数: num_epochs = 5 batch_size = 50 learning_rate = 0.001 Model.compile 的函数签名 与 帮助文档: help(model.com
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posted @ 2024-05-16 12:24 abaelhe
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2024年5月15日
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Optimizer:优化器
摘要: https://keras.io/api/optimizers/ Optimizers Available optimizers: SGD RMSprop Adam AdamW Adadelta Adagrad Adamax Adafactor Nadam Ftrl Lion Loss Scale
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posted @ 2024-05-15 21:44 abaelhe
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