开关电源设计知识介绍（中文）[分享]
开关电源设计
1 电子产品，特别是军用稳压电源的设计是一个系统工程，不但要考虑电源本身参数设
计，还要考虑电气设计、电磁兼容设计、热设计、安全性设计、三防设计等方面。因为任何
方面那怕是最微小的疏忽，都可能导致整个电源的崩溃，所 ...…
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波特率如何提高
我用LPC2214中集成的串口芯片UART0进行通讯，却发现终端只能处理到9600偶校验，再提高波特率数据收发就不正常了，哪位大侠帮忙指点下…
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嵌入式指纹识别系统
有人做过嵌入式指纹识别吗？可否把相关资料发到我的邮箱collegeml@gmail.com
网上找了半天，没有头绪，在此先谢过了。…
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温馨提示：McuIsp软件更新
今天本人观察源代码时，发现McuIsp StmIsp存在一个问题：如果你的代码长度刚好为64的整数倍加1，则最后一个字节不会下载。McuIspV0.975已经改正该问题，请及时下载。STM32手持下载机不存在该Bug。…
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求介绍DSP具体型号
求介绍DSP具体型号
我的需求如下：
1.主频50M+；
2.ADC通道数8+，精度8-12位（最好可调，像MSP430），内阻希望尽量高点，因为我是要用分压法测电阻的，被测电阻阻值为100M--10K;
速度希望能有4Msps+;
3.I/O口数量50+个；
4.通 ...…
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我想51单片机arm入门，应该怎么做呢？
学习51单片机 ARM 入门的步骤如下：理解基本概念：首先，了解51单片机和ARM架构的基本概念。了解ARM是一种精简指令集（RISC）架构的处理器，而51单片机通常指的是Intel 8051系列，是一种基于CISC架构的传统单片机。学习ARM架构：学习ARM架构的基础 ...…
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对于神经网络和深度学习入门，请给一个学习大纲
以下是神经网络和深度学习入门的学习大纲：第一阶段：理论基础机器学习基础：了解机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。神经网络基础：理解神经元、神经网络结构和基本的前馈神经网络原理。深度学习概述：介绍深度学习的发展 ...…
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smt编程入门先学什么课程
在学习SMT编程之前，你可以考虑先学习一些与表面贴装技术（SMT）相关的基础课程，以建立必要的背景知识。以下是一些建议的课程：表面贴装技术基础课程：了解表面贴装技术的基本原理、工艺流程和常见术语。学习SMT工艺中使用的设备、材料和工艺参数 ...…
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请推荐一些bp神经网络matlab编程实例入门
学习BP神经网络的MATLAB编程是一个很好的方式来理解神经网络的基本原理和实现方法。以下是一些适合入门者的BP神经网络MATLAB编程实例推荐：MATLAB官方文档和示例MATLAB提供了丰富的神经网络工具箱，其中包含了许多示例代码和文档。你可以通过MATLAB ...…
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对于pcb工程入门，请给一个学习大纲
以下是 PCB 工程入门的学习大纲：第一阶段：理论基础和准备工作理解 PCB 的基本概念了解 PCB（Printed Circuit Board，印制电路板）是一种用于连接和支持电子元件的载板，是电子产品的重要组成部分。学习 PCB 设计原理理解 PCB 的设计原理，包括电 ...…
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请问能否详细地讲解fpga 工作原理呢？
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可编程的半导体设备，它允许用户根据需要配置硬件逻辑。与传统的ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，特定应用集成电路）相比，FPGA具有更高的灵活性和可重配置性。以下 ...…
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fpga初学者需要注意什么
对于 FPGA 初学者来说，以下是一些需要注意的重点：理解 FPGA 的基本原理：首先要理解 FPGA 的基本原理和架构，包括可编程逻辑单元（PL）、可编程时钟网络（PCN）、输入/输出模块（IOB）等组成部分。学习数字逻辑和硬件描述语言：掌握数字逻辑设计 ...…
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我想fpga与cpld入门，应该怎么做呢？
了解 FPGA 和 CPLD 的基础知识是入门的第一步。FPGA（Field Programmable Gate Array）和 CPLD（Complex Programmable Logic Device）都是可编程逻辑器件，用于实现数字逻辑功能。以下是逐步学习 FPGA 和 CPLD 的建议步骤：了解 FPGA 和 CPLD 的基 ...…
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对于神经网络模型算法入门，请给一个学习大纲
以下是神经网络模型算法入门的学习大纲：神经网络基础：学习神经网络的基本概念，包括神经元、连接权重、偏置等，并了解神经网络的前向传播和反向传播过程。常见神经网络结构：了解常见的神经网络结构，包括多层感知机（Multilayer Perceptrons，ML ...…
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我想机器学习排序LTR入门，应该怎么做呢？
学习机器学习排序（Learning to Rank，LTR）是一项重要的任务，特别适用于搜索引擎、推荐系统等需要对项目进行排序的场景。以下是入门机器学习排序的一般步骤：了解排序任务：首先，了解排序任务的基本概念和背景。在LTR中，你需要根据一些特征对项 ...…
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