程控三相精密线性功率源的设计
摘要：针对某些领域对三相程控高精度电源的需求，提出了一种三相功率源的设计方法。该方法主要利用单片EPROM实现三相稳定信号源的产生，采用同步跟随电源技术进行线性功率放大，采用功率合成技术实现大功率输出。测试结果表明该功率源波形失 ...…
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【新手指南】论坛帮助帖汇总
最近抽空整理了一些论坛的帮助帖，希望能对大家有帮助，不断完善中........
大家多提意见，多问问题，我会帮大家找到答案并在帖子中逐步完善！
一、 &nbs ...…
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高手进来指导下。我用C语言写了两天的日历时钟，有闹钟功能、计时功能。
#include
#include
#define UCHAR unsigned char
#define UINT unsigned int
void init();
void delay(UINT);
void displayWeek(UCHAR week);
void displayTime(UCHAR first, UCHAR second);
void writeCmd(UCHAR cmd);
void writeData(UCHAR dat) ...…
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帮个忙！！
本人搞软件的，会几门编程语言。比较熟悉的有vb、vc++，现在想往单片机方面靠靠。以前上学时学过单片机，汇编语言，计算机组成等，对单片机还特意学了一段时间（都是理论的，没实践过），毕业后因为工作的事就在也没接触过。现在想学的话从什么地方 ...…
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请问能否详细地讲解fpga串口接受发送原理呢？
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可以被用户编程来执行特定任务的半导体设备。FPGA在设计上非常灵活，可以用于实现各种数字逻辑电路，包括串口通信。串口通信，通常指的是串行通信，是一种数据传输方式，其中数据以 ...…
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请问能否详细地讲解FPGA进位链原理呢？
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可以编程的集成电路，它允许用户根据需要配置其逻辑功能。在FPGA中，进位链（Carry Chain）是一种特殊的硬件结构，用于在执行算术运算时快速传递进位信号，特别是在执行加法运算时。 ...…
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对于机器学习测试入门，请给一个学习大纲
以下是一个适用于机器学习测试入门的学习大纲：1. 了解机器学习模型测试的重要性和基本概念学习为什么需要对机器学习模型进行测试。了解测试的各种方法和技术。2. 数据集划分与交叉验证学习如何划分数据集为训练集、验证集和测试集。了解交叉验证的 ...…
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新手入门fpga买什么开发板
作为新手入门 FPGA，选择适合的开发板是至关重要的。以下是一些适合新手入门 FPGA 的开发板推荐：Basys 3：Digilent 公司生产的 Basys 3 开发板，基于 Xilinx 的 Artix-7 FPGA，拥有丰富的资源和完善的文档，适合初学者快速上手。DE0-Nano-SoC：Ter ...…
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我想安全机器学习入门，应该怎么做呢？
安全机器学习是一个涉及到机器学习和信息安全领域的交叉学科，入门安全机器学习可以按照以下步骤进行：学习机器学习基础知识： 首先，你需要对机器学习的基本原理和常见算法有所了解，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。可以通过在线课程、教 ...…
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对于pcb焊接初学，请给一个学习大纲
以下是 PCB 焊接初学的学习大纲：第一阶段：理论基础和准备工作理解 PCB 焊接的基本概念了解 PCB 焊接是将电子元器件连接到 PCB 上的过程，是电子产品制造的关键环节之一。学习焊接工艺知识掌握常见的焊接工艺，包括手工焊接、表面贴装技术（SMT） ...…
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我想深度学习快速入门，应该怎么做呢？
要快速入门深度学习，您可以按照以下步骤进行：学习基础知识：了解深度学习的基本概念和原理，包括神经网络、反向传播算法等。您可以通过在线课程、教程或书籍来学习这些知识。选择合适的学习资源：选择一些适合初学者的深度学习课程、教程或书籍， ...…
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我想pcb板快速入门，应该怎么做呢？
要快速入门PCB设计，你可以按照以下步骤进行：了解基础知识： 首先，你需要了解一些基本的PCB设计知识，包括PCB的基本结构、PCB设计流程、常用的PCB设计软件等。选择合适的软件： 选择一款适合初学者的PCB设计软件。常用的软件包括Altium Designer ...…
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PCB要多久入门
你可能已经具备了丰富的电子工程知识和经验，这将为你学习 PCB 设计提供一定的优势。入门 PCB 设计所需的时间会因个人情况而异，但以下因素可能影响你的学习速度：现有知识和经验：如果你已经熟悉电子原理、电路设计和元器件特性等基础知识，那么学 ...…
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我想机器学习模型零基础入门，应该怎么做呢？
您可以按照以下步骤零基础入门机器学习模型：学习基本概念： 开始之前，了解机器学习的基本概念是非常重要的。您可以学习关于数据预处理、模型训练、评估和优化等方面的基本知识。选择学习平台： 选择适合您的学习平台，例如Coursera、Udacity、edX ...…
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