当前位置: 首页 > news >正文

笔记20250225

关于上拉电阻和下拉电阻的作用

原理
上拉电阻:在上拉电阻所连接的导线上,如果外部组件未启用,上拉电阻则“微弱地”将输入电压信号“拉高”。当外部组件未连接时,对输入端来说,外部“看上去”就是高阻抗的,通过上拉电阻可以将输入端口处的电压拉高到高电平。如果外部组件启用,它将取消上拉电阻所设置的高电平。通过这样上拉电阻可以使引脚即使在未连接外部组件的时候也能保持确定的逻辑电平。

下拉电阻:一个下拉电阻(Pull-down resistor)以类似的方式工作,不过是与地(GND)连接。它可以使逻辑信号保持在接近0伏特的状态,即使没有活动的设备连接在其所在的引脚上。

作用
原理说明比较晦涩难懂,总结作用就是两方面。

提高电路稳定性,避免引起误操作。
上拉电阻就是提高输出管脚的负载能力,否则有可能引脚输出高电平极不稳定或因为负载关系无法输出高电平,下拉电阻就是达到分流作用。
第一项作用针对与输入管脚,第二项作用针对于输出管脚。

通俗易懂谈上拉电阻与下拉电阻的作用-基础小知识(二)_上拉电阻是用来解决总线驱动能力不足时提供电流的。一般说法是拉电流,下拉电阻是-CSDN博客

觉得画电路图比较简单方便的软件 亿图图示

高速逻辑电平LVDS,LVPECL,HCSL     LVCOMS是电压

高速逻辑电平(LVDS、LVPECL和CML)介绍 - 知乎

关于时钟缓冲器

聊聊时钟缓冲器(Buffer)的几种典型应用-电子工程专辑

为什么插入buffer能够增加驱动能力?_时钟buffer原理-CSDN博客

【技术】解析时钟Buffer芯片及关键参数

相关文章:

笔记20250225

关于上拉电阻和下拉电阻的作用 原理 上拉电阻:在上拉电阻所连接的导线上,如果外部组件未启用,上拉电阻则“微弱地”将输入电压信号“拉高”。当外部组件未连接时,对输入端来说,外部“看上去”就是高阻抗的&#xff0c…...

【项目】基于Boost自主实现搜索引擎

🔥 个人主页:大耳朵土土垚 🔥 所属专栏:Linux系统编程 这里将会不定期更新有关Linux的内容,欢迎大家点赞,收藏,评论🥳🥳🎉🎉🎉 文章目…...

使用 Open3D 批量渲染并导出固定视角点云截图

一、前言 在三维点云处理与可视化中,固定视角批量生成点云渲染截图是一个常见的需求。例如,想要将同一系列的点云(PCD 文件)在同样的视角下生成序列图片,以便后续合成为视频或进行其他可视化演示。本文将介绍如何使用…...

汽车无钥匙进入一键启动操作正确步骤

汽车智能无钥匙进入和一键启动的技术在近年来比较成熟,不同车型的操作步骤可能略有不同,但基本的流程应该是通用的,不会因为时间变化而有大的改变。 移动管家汽车一键启动无钥匙进入系统通常是通过携带钥匙靠近车辆,然后触摸门把…...

JMeter 的基础知识-安装部分

以下将从环境配置开始,为你详细介绍 JMeter 的基础知识,涵盖环境搭建、界面认知、测试计划创建、常用组件使用等方面内容。 1. 环境配置 1.1 安装 Java JMeter 是基于 Java 开发的,所以需要先安装 Java 开发工具包(JDK)。 下载 JDK:访问 Oracle 官方网站(https://www…...

解决后端跨域问题

目录 一、什么是跨域问题? 1、跨域问题的定义 2、举例 3、为什么会有跨域问题的存在? 二、解决跨域问题 1、新建配置类 2、编写代码 三、结语 一、什么是跨域问题? 1、跨域问题的定义 跨域问题(Cross-Origin Resource Sh…...

补题A-E Codeforces Round 953 (Div. 2)

https://codeforces.com/contest/1979 A. Guess the Maximum 原题链接&#xff1a;https://codeforces.com/contest/1979/problem/A 求相邻元素的最大值的最小值。 #include <bits/stdc.h> using namespace std; #define IOS ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout…...

【WordPress】发布文章时自动通过机器人推送到钉钉

在您的主题下functions.php中添加如下代码&#xff1a; function wpso_dingding_publish_notify($post_ID) {// 获取文章对象$post get_post($post_ID);// 检查是否是文章首次发布&#xff08;即不是修订版&#xff09;if (get_post_status($post_ID) publish && !g…...

鸿蒙开发深入浅出04(首页数据渲染、搜索、Stack样式堆叠、Grid布局、shadow阴影)

鸿蒙开发深入浅出04&#xff08;首页数据渲染、搜索、Stack样式堆叠、Grid布局、shadow阴影&#xff09; 1、效果展示2、ets/pages/Home.ets3、ets/views/Home/SearchBar.ets4、ets/views/Home/NavList.ets5、ets/views/Home/TileList.ets6、ets/views/Home/PlanList.ets7、后端…...

管道文件(1)

1.无名管道&#xff1a;在同一主机下&#xff0c;具有亲缘关系的进程间的通信&#xff0c;如父子进程间的通信。 2.有名管道&#xff1a;在同一主机下的任意进程间的通信。 &#xff08;1&#xff09;管道的创建 &#xff08;2&#xff09;管道的打开&#xff08;open&#xff…...

什么是AI agent技术,有哪些著名案例

AI Agent技术是一种基于人工智能的智能实体&#xff0c;能够感知环境、进行决策和执行动作&#xff0c;以实现特定目标。近年来&#xff0c;随着大模型&#xff08;如GPT-4&#xff09;和生成式AI技术的发展&#xff0c;AI Agent在多个领域得到了广泛应用&#xff0c;并取得了显…...

Cursor结合Claude 3.7零基础开发愤怒的小鸟【深夜Claude 3.7系列发布,类似DeepSeek-R1和V3的合体?】

文章目录 前言介绍“市面上唯一的混合模型”卓越的编程能力、精准控制思考时间Cursor已接入Cursor结合Claude 3.7快速编写游戏完整html代码 &#x1f343;作者介绍&#xff1a;双非本科大四网络工程专业在读&#xff0c;阿里云专家博主&#xff0c;前三年专注于Java领域学习&am…...

基于 Python 的天气数据分析与可视化

基于 Python 的天气数据分析与可视化 1. 项目背景 天气数据分析与可视化项目旨在通过爬取天气数据并进行分析&#xff0c;生成可视化图表&#xff0c;帮助用户了解天气变化趋势。通过该项目&#xff0c;学生可以掌握 Python 的数据爬取、数据分析和可视化技能。该项目适用于气…...

Bybit事件技术分析

事件概述 2025年2月21日UTC时间下午02:16:11&#xff0c;Bybit的以太坊冷钱包&#xff08;0x1db92e2eebc8e0c075a02bea49a2935bcd2dfcf4&#xff09;因恶意合约升级遭到资金盗取。根据Bybit CEO Ben Zhou的声明&#xff0c;攻击者通过钓鱼攻击诱骗冷钱包签名者错误签署恶意交易…...

JavaWeb-在idea中配置Servlet项目

文章目录 在idea中进行Servlet项目的配置(较新的idea版本)创建一个空的JavaSE项目(Project)创建一个普通的JavaSE板块(module)添加Web项目的配置定义一个对象模拟实现接口在web.xml中配置路径映射配置项目到Tomcat服务器启动Tomcat服务器进行测试 在idea中进行Servlet项目的配置…...

redis小记

redis小记 下载redis sudo apt-get install redis-server redis基本命令 ubuntu16下的redis没有protected-mode属性&#xff0c;就算sudo启动&#xff0c;也不能往/var/spool/cron/crontabs写计划任务&#xff0c;感觉很安全 #连接到redis redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 …...

垂类大模型微调(一):认识LLaMA-Factory

LlamaFactory 是一个专注于 高效微调大型语言模型(LLMs) 的开源工具框架,尤其以支持 LLaMA(Meta 的大型语言模型系列)及其衍生模型(如 Chinese-LLaMA、Alpaca 等)而闻名。它的目标是简化模型微调流程,降低用户使用门槛; 官方文档 一、介绍 高效微调支持 支持多种微调…...

企业为什么要选择软件测试外包公司?湖南软件测试公司有哪些?

在当今快速发展的技术背景下&#xff0c;软件测试已成为软件开发生命周期的重要一环。随着企业对软件质量要求的不断提高&#xff0c;软件测试外包公司逐渐被越来越多的企业所青睐。 软件测试外包公司通过将软件测试从内部团队外包出去&#xff0c;帮助企业减少开发成本、提升…...

数据保护API(DPAPI)深度剖析与安全实践

Windows DPAPI 安全机制解析 在当今数据泄露与网络攻击日益频繁的背景下&#xff0c;Windows 提供的 DPAPI&#xff08;Data Protection API&#xff09;成为开发者保护本地敏感数据的重要工具。本文将从 双层密钥体系、加密流程、跨上下文加密、已知攻击向量与防御措施、企业…...

java23种设计模式-桥接模式

桥接模式&#xff08;Bridge Pattern&#xff09;学习笔记 &#x1f31f; 定义 桥接模式属于结构型设计模式&#xff0c;将抽象部分与实现部分分离&#xff0c;使它们可以独立变化。通过组合代替继承的方式&#xff0c;解决多维度的扩展问题&#xff0c;防止类爆炸。 &#x…...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

基于大模型的 UI 自动化系统

基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...

Java 语言特性(面试系列1)

一、面向对象编程 1. 封装&#xff08;Encapsulation&#xff09; 定义&#xff1a;将数据&#xff08;属性&#xff09;和操作数据的方法绑定在一起&#xff0c;通过访问控制符&#xff08;private、protected、public&#xff09;隐藏内部实现细节。示例&#xff1a; public …...

日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする

日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする 1、前言(1)情况说明(2)工程师的信仰2、知识点(1) にする1,接续:名词+にする2,接续:疑问词+にする3,(A)は(B)にする。(2)復習:(1)复习句子(2)ために & ように(3)そう(4)にする3、…...

2025年能源电力系统与流体力学国际会议 (EPSFD 2025)

2025年能源电力系统与流体力学国际会议&#xff08;EPSFD 2025&#xff09;将于本年度在美丽的杭州盛大召开。作为全球能源、电力系统以及流体力学领域的顶级盛会&#xff0c;EPSFD 2025旨在为来自世界各地的科学家、工程师和研究人员提供一个展示最新研究成果、分享实践经验及…...

AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望

文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例&#xff1a;使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例&#xff1a;使用OpenAI GPT-3进…...

【单片机期末】单片机系统设计

主要内容&#xff1a;系统状态机&#xff0c;系统时基&#xff0c;系统需求分析&#xff0c;系统构建&#xff0c;系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目&#xff1a;根据上述描述绘制系统状态流图&#xff0c;注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...

根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:

根据万维钢精英日课6的内容&#xff0c;使用AI&#xff08;2025&#xff09;可以参考以下方法&#xff1a; 四个洞见 模型已经比人聪明&#xff1a;以ChatGPT o3为代表的AI非常强大&#xff0c;能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文&#xff0c;生成对顶尖科学家都有用的…...

【Java学习笔记】BigInteger 和 BigDecimal 类

BigInteger 和 BigDecimal 类 二者共有的常见方法 方法功能add加subtract减multiply乘divide除 注意点&#xff1a;传参类型必须是类对象 一、BigInteger 1. 作用&#xff1a;适合保存比较大的整型数 2. 使用说明 创建BigInteger对象 传入字符串 3. 代码示例 import j…...

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…...