当前位置: 首页 > news >正文

S1FD40A180H-ASEMI快恢复二极管S1FD40A180H

编辑:ll

S1FD40A180H-ASEMI快恢复二极管S1FD40A180H

型号:S1FD40A180H

品牌:ASEMI

封装:TO-247

特性:大功率、快恢复二极管

正向电流:40A

反向耐压:1800V

恢复时间:<300ns

引脚数量:3

芯片个数:1

芯片尺寸:110MIL

浪涌电流:500A

漏电流:10ua

工作温度:-55℃~150℃

包装方式:500/盘;5000/箱

备受欢迎的S1FD40A180H-ASEMI快恢复二极管

ASEMI品牌S1FD40A180H是采用工艺芯片,该芯片具有良好的稳定性及抗冲击能力,能够持续保证了S1FD40A180H的漏源电流40A,漏源击穿电压1800V.

•细节体现差距

S1FD40A180H,ASEMI品牌,工艺芯片,工艺制造,该产品稳定性高,抗冲击能力强。

S1FD40A180H具体参数为:正向电流:40A,反向耐压:1800V,反向恢复时间: 300ns,封装:TO-247

相关文章:

S1FD40A180H-ASEMI快恢复二极管S1FD40A180H

编辑&#xff1a;ll S1FD40A180H-ASEMI快恢复二极管S1FD40A180H 型号&#xff1a;S1FD40A180H 品牌&#xff1a;ASEMI 封装&#xff1a;TO-247 特性&#xff1a;大功率、快恢复二极管 正向电流&#xff1a;40A 反向耐压&#xff1a;1800V 恢复时间&#xff1a;<300n…...

网络编程 day1

1->x.mind网络编程基础 2->简述字节序的概念&#xff0c;并用共用体&#xff08;联合体&#xff09;的方式计算本机的字节序 1.字节序是指不同类型的CPU主机&#xff0c;内存存储多字节整数序列的方式 2.小端字节序&#xff1a;低序字节存储在低地址上 3.大端字节序&a…...

《深入PostgreSQL的存储引擎:原理与性能》

&#x1f337;&#x1f341; 博主猫头虎&#xff08;&#x1f405;&#x1f43e;&#xff09;带您 Go to New World✨&#x1f341; &#x1f405;&#x1f43e;猫头虎建议程序员必备技术栈一览表&#x1f4d6;&#xff1a; &#x1f6e0;️ 全栈技术 Full Stack: &#x1f4da…...

python开发之个微群聊机器人的开发

简要描述&#xff1a; 退出群聊 请求URL&#xff1a; http://域名地址/quitChatRoom 请求方式&#xff1a; POST 请求头Headers&#xff1a; Content-Type&#xff1a;application/jsonAuthorization&#xff1a;login接口返回 参数&#xff1a; 参数名必选类型说明wI…...

【Redis7】--4.事务、管道、发布和订阅

文章目录 事务1.Redis事务2.Redis事务特性3.Redis事务命令3.1MULTI3.2EXEC3.3DISCARD3.4WATCH3.5UNWATCH 4.不保证原子性4.1"全体连坐"4.2"冤头债主" 5.事务执行流程 管道1.pipeline的使用2.pipeline小总结 发布和订阅1.常用命令1.1SUBSCRIBE1.2PUBLISH1.3…...

【Vue】el 和 data短小精湛的细节!

hello&#xff0c;我是小索奇&#xff0c;精心制作的Vue教程持续更新哈&#xff0c;花费了大量的时间和精力&#xff0c;总结拓展了很多疑难点&#xff0c;想要学习&巩固&避坑就一起学习叭~ el 与 data 的两种写法 el共有2种写法 el表达式主要用来在模板中展示数据,它…...

前端screenfull实现界面全屏展示功能

还是先引入依赖 我们要先执行 npm config set registry https://registry.npmjs.org/将本地npm registry地址设置为官方的npm registry地址 不然这个东西安装会有点问题 然后我们执行命令安装 npm install screenfull安装完之后 我们终端执行一下 npm config delete registr…...

Dockerfile 制作常用命令总结

1.FROM( from ) : FROM : from 表示选择一个镜像作为基础镜像&#xff08;在一个Dockerfile 中可以使用多条from&#xff0c;来构建多个镜像&#xff09; 2.ENV &#xff1a; 用来在镜像创建出的容器中声明环境变量&#xff0c;如&#xff1a; ENV PYTHONIOENCODINGutf-8 …...

uniapp项目实践总结(十七)实现滚动触底加载

导语&#xff1a;在日测的开发过程中&#xff0c;经常会碰到页面需要渲染大量数据的情况&#xff0c;这时候就需要用到滚动加载功能&#xff0c;下面总结一下方法。 目录 原理分析实战演练案例展示 原理分析 使用scrolltolower事件来监听滚动到底部&#xff0c;然后加载下一…...

SAP入门到放弃系列之QM质量检验流程概述

目录 一、流程概述二、操作步骤概述2.1 主数据维护2.2 业务操作 一、流程概述 质量检验流程-Inspection Process Flow,通常由于预先设定的一些规则条件自动触发或者手工触发&#xff0c;例如库存地之间的调拨、生产完工入库检验、采购入库的检验、客户交货前检验等等。另外还有…...

Ansys Zemax | 光学系统设计中如何使用玻璃替换方法来优化玻璃

在光学系统中选择最优玻璃材料时&#xff0c;Conrady d-D以及模型玻璃等传统的玻璃选择方法提供的帮助有限。本文介绍了如何使用玻璃替换方法进行直接玻璃优化&#xff0c;以及在考虑玻璃的可用性、成本及耐候性等因素时&#xff0c;如何进一步严格挑选玻璃。 简介 玻璃替换方法…...

springboot基础--实现默认登录页面

1、搭建项目 依赖中 多加入thymeleaf依赖 <dependencies><!--thymeleaf的依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><!--we…...

TDesign WXS语法

目录 一、输出函数返回值如何获取&#xff1f; 二、WXS语法 三、WXS案例 一、输出函数返回值如何获取&#xff1f; 写在js的方法中 wxml中{{方法名()}}输出&#xff1a; 发现不显示&#xff1f;&#xff1f; 所以不能使用这种方式&#xff01;&#xff01; 二、WXS语法 1.…...

Iterator设计模式

目录 1、示例 1.1 Aggregate接口 1.2 Iterator接口 1.3 Book类 1.4 BookShelf类 1.6 BookShelfIterator 类 1.7 Main类 2、解释Iterator模式中的角色 2.1 Iterator模式的存在意义 2.2 抽象类和接口 2.3 Aggregate 和 Iterator的对应 2.4 容易弄错"下一个"…...

ROS 入门

目录 简介 ROS诞生背景 ROS的设计目标 ROS与ROS2 安装ROS 1.配置ubuntu的软件和更新 2.设置安装源 3.设置key 4.安装 5.配置环境变量 安装可能出现的问题 安装构建依赖 卸载 ROS架构 1.设计者 2.维护者 3. 立足系统架构: ROS 可以划分为三层 ROS通信机制 话…...

第四章 Linux网络编程

ARP 协议 ARP 协议&#xff08;Address Resolution Protocol&#xff09;通过 IP 地址查找对应的 MAC 地址。 当一个主机需要发送数据给另一个主机时&#xff0c;它首先会检查本地的 ARP 缓存表&#xff08;ARP cache&#xff09;中是否存在目标主机的 MAC 地址。如果存在&…...

无涯教程-JavaScript - OFFSET函数

描述 OFFSET函数返回对范围的引用,该范围是一个单元格或单元格范围中指定的行数和列数。 返回的引用可以是单个单元格或单元格范围。您可以指定要返回的行数和列数。 语法 OFFSET (reference, rows, cols, [height], [width]) 争论 Argument描述Required/OptionalReferenc…...

rust切片

切片类型写为[T]。 切片是序列的一个片段。 它是动态大小类型&#xff0c;所以要使用切片类型&#xff0c;就必须使用它的指针类型。引用是最常用的指针类型。 [T; n]能隐式转换成[T]。 一、定义切片 &#xff08;一&#xff09;不可变切片 &[T]&#xff0c;共享切片&…...

2023/9/18 -- C++/QT

作业 完善登录框 点击登录按钮后&#xff0c;判断账号&#xff08;admin&#xff09;和密码&#xff08;123456&#xff09;是否一致&#xff0c;如果匹配失败&#xff0c;则弹出错误对话框&#xff0c;文本内容“账号密码不匹配&#xff0c;是否重新登录”&#xff0c;给定两…...

vue柱状图+折线图组合

<template><div id"main" style"width: 100%;height: 500px; padding-top: .6rem"></div> </template>data() {return {weekData: ["1周","2周","3周","4周","5周","6周&…...

vscode(仍待补充)

写于2025 6.9 主包将加入vscode这个更权威的圈子 vscode的基本使用 侧边栏 vscode还能连接ssh&#xff1f; debug时使用的launch文件 1.task.json {"tasks": [{"type": "cppbuild","label": "C/C: gcc.exe 生成活动文件"…...

使用分级同态加密防御梯度泄漏

抽象 联邦学习 &#xff08;FL&#xff09; 支持跨分布式客户端进行协作模型训练&#xff0c;而无需共享原始数据&#xff0c;这使其成为在互联和自动驾驶汽车 &#xff08;CAV&#xff09; 等领域保护隐私的机器学习的一种很有前途的方法。然而&#xff0c;最近的研究表明&…...

Golang dig框架与GraphQL的完美结合

将 Go 的 Dig 依赖注入框架与 GraphQL 结合使用&#xff0c;可以显著提升应用程序的可维护性、可测试性以及灵活性。 Dig 是一个强大的依赖注入容器&#xff0c;能够帮助开发者更好地管理复杂的依赖关系&#xff0c;而 GraphQL 则是一种用于 API 的查询语言&#xff0c;能够提…...

AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他

AI编程插件对比分析&#xff1a;CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者&#xff0c;分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...

SpringTask-03.入门案例

一.入门案例 启动类&#xff1a; package com.sky;import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cache.annotation.EnableCach…...

如何在网页里填写 PDF 表格?

有时候&#xff0c;你可能希望用户能在你的网站上填写 PDF 表单。然而&#xff0c;这件事并不简单&#xff0c;因为 PDF 并不是一种原生的网页格式。虽然浏览器可以显示 PDF 文件&#xff0c;但原生并不支持编辑或填写它们。更糟的是&#xff0c;如果你想收集表单数据&#xff…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

嵌入式学习笔记DAY33(网络编程——TCP)

一、网络架构 C/S &#xff08;client/server 客户端/服务器&#xff09;&#xff1a;由客户端和服务器端两个部分组成。客户端通常是用户使用的应用程序&#xff0c;负责提供用户界面和交互逻辑 &#xff0c;接收用户输入&#xff0c;向服务器发送请求&#xff0c;并展示服务…...

深度学习水论文:mamba+图像增强

&#x1f9c0;当前视觉领域对高效长序列建模需求激增&#xff0c;对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模&#xff0c;以及动态计算优势&#xff0c;在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 &#x1f9c0;因此短时间内&#xff0c;就有不…...

RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill

视觉语言模型&#xff08;Vision-Language Models, VLMs&#xff09;&#xff0c;为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展&#xff0c;机器人仍难以胜任复杂的长时程任务&#xff08;如家具装配&#xff09;&#xff0c;主要受限于人…...