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微型計(jì)算機(jī)原理課件

降壓型同步控制器可采用低至2.2V的工作輸入電源

許多電信和計(jì)算應(yīng)用都需要一個(gè)能夠從非常低輸入電壓獲得工作電源的高效率降壓型 DC/DC 轉(zhuǎn)換器。高輸出功率同步控制器 LT3740 就是這些應(yīng)用的理想選擇，該器件能把 2.2V 至 22V 的輸入電源轉(zhuǎn)換為低至 0.8V 的輸出，並提供 2A 至 20A 的負(fù)載電流。其應(yīng)用包括分布式電源繫統(tǒng)、負(fù)載點(diǎn)調(diào)節(jié)和邏輯電源轉(zhuǎn)換。

標(biāo)簽： 2.2 降壓型同步控制器輸入

上傳時(shí)間： 2013-12-30

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Allegro SPB V15.2 版新增功能

15.2 已經(jīng)加入了有關(guān)貫孔及銲點(diǎn)的Z軸延遲計(jì)算功能. 先開啟 Setup - Constraints - Electrical constraint sets 下的 DRC 選項(xiàng). 點(diǎn)選 Electrical Constraints dialog box 下 Options 頁(yè)面勾選 Z-Axis delay欄.

標(biāo)簽： Allegro 15.2 SPB

上傳時(shí)間： 2013-11-12

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數(shù)值分析中的歐拉算法本文建立在數(shù)值分析的理論基礎(chǔ)上

數(shù)值分析中的歐拉算法本文建立在數(shù)值分析的理論基礎(chǔ)上，能夠在Matlab環(huán)境中運(yùn)行，給出了理論分析、程序清單以及計(jì)算結(jié)果。更重要的是，還有詳細(xì)的對(duì)算法的框圖說明。首先運(yùn)用Romberg積分方法對(duì)給出定積分進(jìn)行積分，然後對(duì)得到的結(jié)果用插值方法，分別求出Lagrange插值多項(xiàng)式和Newton插值多項(xiàng)式，再運(yùn)用最小二乘法的思想求出擬合多項(xiàng)式，最後對(duì)這些不同類型多項(xiàng)式進(jìn)行比較，找出它們各自的優(yōu)劣。

標(biāo)簽： 數(shù)值分析分算法

上傳時(shí)間： 2013-12-18

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讀取SLA檔案

讀取SLA檔案，計(jì)算全球每月海潮趨勢(shì)。(以1992年10月至2002年8月為例)

標(biāo)簽： SLA

上傳時(shí)間： 2013-12-21

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類神經(jīng)網(wǎng)路

類神經(jīng)網(wǎng)路，MLP程式碼，可以計(jì)算多層架構(gòu)之類神經(jīng)網(wǎng)路運(yùn)算~C

標(biāo)簽：

上傳時(shí)間： 2013-12-28

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灰色理論下之灰關(guān)聯(lián)matlab源碼

灰色理論下之灰關(guān)聯(lián)matlab源碼，可幫助計(jì)算一序列中的數(shù)據(jù)的權(quán)重，得以給予不同之相關(guān)性

標(biāo)簽： matlab

上傳時(shí)間： 2013-12-22

上傳用戶：源碼3
灰色理論下之最基本操作元

灰色理論下之最基本操作元，灰生成之matlab源碼，可很快計(jì)算出數(shù)據(jù)各階之生成結(jié)果

標(biāo)簽： 基本操作

上傳時(shí)間： 2013-12-01

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灰色理論之GM(!,1)模型

灰色理論之GM(!,1)模型，GM(1,1)的matlab源碼，可從生成一直計(jì)算到預(yù)測(cè)值

標(biāo)簽： GM 模型

上傳時(shí)間： 2015-10-27

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使用md5校驗(yàn)和算法保護(hù)文件通俗的說

使用md5校驗(yàn)和算法保護(hù)文件通俗的說，就是為保證數(shù)據(jù)的完整性，用一種指定的算法對(duì)原始數(shù)據(jù)計(jì)算出的一個(gè)校驗(yàn)值。接收方用同樣的算法計(jì)算一次校驗(yàn)值，如果和隨數(shù)據(jù)提供的校驗(yàn)值一樣，就說明數(shù)據(jù)是完整的。

標(biāo)簽： md5 算法

上傳時(shí)間： 2015-11-21

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小弟撰寫的類神經(jīng)pca對(duì)圖片的壓縮與解壓縮,對(duì)來源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來對(duì)別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設(shè)定threashol

小弟撰寫的類神經(jīng)pca對(duì)圖片的壓縮與解壓縮,對(duì)來源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來對(duì)別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設(shè)定threashold時(shí)注意時(shí)值不要過大,因?yàn)檫@牽涉inverse matrex的計(jì)算.

標(biāo)簽： eigenvalue eigenvetex threashol training

上傳時(shí)間： 2015-12-02

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