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計算機(jī)控制系統(tǒng)

  • 理想二極管提供了針對電源布線錯誤的保護作用

    高可用性繫統常常采用雙路饋送功率分配,旨在實現冗餘並增強系統的可靠性。“或”二極管把兩路電源一起連接在負載點上,最常用的是肖特基二極管,目的在於實現低損耗

    標簽: 理想二極管 保護 電源布線 錯誤

    上傳時間: 2013-10-19

    上傳用戶:BOBOniu

  • DDR記憶體電源

    CMOS 邏輯系統的功耗主要與時脈頻率、系統內各閘極輸入電容及電源電壓有關,裝置尺寸縮小後,電源電壓也隨之降低,使得閘極大幅降低功耗。這種低電壓裝置擁有更低的功耗和更高的運作速度,因此系統時脈頻率可升高至 Ghz 範圍。

    標簽: DDR 記憶體 電源

    上傳時間: 2013-10-14

    上傳用戶:immanuel2006

  • 克服能量采集無線感測器設計挑戰

    無線感測器已變得越來越普及,短期內其開發和部署數量將急遽增加。而無線通訊技術的突飛猛進,也使得智慧型網路中的無線感測器能夠緊密互連。此外,系統單晶片(SoC)的密度不斷提高,讓各式各樣的多功能、小尺寸無線感測器系統相繼問市。儘管如此,工程師仍面臨一個重大的挑戰:即電源消耗。

    標簽: 能量采集 無線感測器

    上傳時間: 2013-10-30

    上傳用戶:wojiaohs

  • Allegro SPB V15.2 版新增功能

    15.2 已經加入了有關貫孔及銲點的Z軸延遲計算功能. 先開啟 Setup - Constraints - Electrical constraint sets  下的 DRC 選項.  點選 Electrical Constraints dialog box 下 Options 頁面 勾選 Z-Axis delay欄. 

    標簽: Allegro 15.2 SPB

    上傳時間: 2013-11-12

    上傳用戶:Late_Li

  • 基於S3C44B0X上的各種範例

    基於S3C44B0X上的各種範例,可以實驗IDE,PWM,USB,LED...etc。對於初學嵌入式系統者有很大助益。

    標簽: S3C44B0X

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:sy_jiadeyi

  • 本文探討使用 Linux作為嵌入式作業系統的方法,透過如何對內核、守護程序、庫和應用程序等四個主要部份,進行縮減其大小后

    本文探討使用 Linux作為嵌入式作業系統的方法,透過如何對內核、守護程序、庫和應用程序等四個主要部份,進行縮減其大小后,以便配置在以閃存為存儲設備的嵌入式系統中。

    標簽: Linux 嵌入式 內核

    上傳時間: 2014-10-11

    上傳用戶:CHENKAI

  • 本程序是用c++實現的多功能文本編輯器

    本程序是用c++實現的多功能文本編輯器,它除了可以實現一般文本的編輯功能,還增加了保存文檔a(save), 轉為大寫m(large),改為小寫k(small),復制段j(copy),中英文轉換t(language)等功能

    標簽: 程序 多功能 文本編輯器

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:wuyuying

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

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