一.目的 研究Rb变化对Q点和Au的影响. 二.方法描述 仿真电路如下所示.晶体管采用FMMT5179其参数BF=133,RB=5Ω. (1)分別测量Rb=3MΩ和3.2MΩ时得UCEQ和Au.由于信号幅度很小,为1mV,输出电压不失真,故可从万用表直流电压(为平均值)挡读出静态管压降UCEQ.左边万用表显示Rb=3.2MΩ时的UCEQ,从示波器可读出输出电压的峰值. (2)输出电压峰值逐渐增大至20mV,观察输出电压波形的变化情况. 三.结果分析 (1)Rb=3MΩ和3.2MΩ时的UCEQ和A

前几天在<Spring Boot 2.4 对多环境配置的支持更改>一文中,给大家讲解了Spring Boot 2.4版本对多环境配置的配置变化.除此之外,还有一些其他配置变化,所以今天我们就继续讲讲其他的更新内容! spring.profiles.include对于这个配置项,你是否熟悉呢?从字面意思也不难理解,应该就是用来引入一些其他配置的配置(因为有个include嘛),实际作用也确实如此! 当我们的应用有很多配置信息的时候,比如当用到了很多中间件MySQL.Redis.MQ等,每个中间件

Q值基本概念 Q值, 品质因素, Quality Factor 是广泛使用于物理和工程领域的一个参数, 这指的是一个机械或非机械的组件里, 共振(谐振)的能量损失比例, 是衡量一个元件或谐振回路性能的一个无量纲单位. 这个元件可以是电感, 电容, 介质谐振器, 声表面波谐振器, 晶体谐振器或LC谐振器等, 对于谐振电路, 当Q值关联损耗时, 直接影响到谐振电路的中间频率及其频率带宽. Q值越高, 那么存储在谐振中的能量损耗就越慢, 谐振就能存在更长的时间.Q值的大小取决于实际应用, 对不同的应用

近期,COSO发布了新版(2017版)的企业风险管理框架:<企业风险管理—与战略和业绩的整合>.相较于2004年发布的上一版框架<企业风险管理—整合框架>,新框架强调了制定战略和提升绩效过程中的风险. 该版本框架主要分为两个部分: 第一部分提供了对当前和不断发展的企业风险管理概念和应用的看法. 第二部分为框架内容,由五种易于理解的部分构成,这五部分容纳了不同的观点和执行结构,并加强了战略和决策的制定. 2017版的框架在哪些方面做了更新呢?我们为大家做了简单的翻译整理 COSO的新

前言 开始写点博客记录学习的点滴,第一篇就写基本的共射极放大电路吧. 很多教材都是偏重理论,而铃木雅臣著作的<晶体管电路设计>是一本很实用的书籍,个人十分推荐! 下面开始我的模电重温之旅吧 放大电路的基本原理 1."放大"的本质是实现能量的控制.即小能量对大能量的控制. 2.双极型三极管(BJT)和场效应管(FET)是常用的放大元件. 3.三极管是电流控制元件,场效应管是电压控制元件.BJT放大电路有三种基本组态:共射极放大电路.共基极放大电路.共集电极放大电路. 例如:输

http://www.kiaic.com/article/detail/1308.html 场效应管种类场效应管 场效应晶体管(Field Effect Transistor缩写(FET))简称场效应管.主要有两种类型(junction FET—JFET)和金属 - 氧化物半导体场效应管(metal-oxide semiconductor FET,简称MOS-FET).由多数载流子参与导电,也称为单极型晶体管.它属于电压控制型半导体器件.具有输入电阻高(107-1015Ω).噪声小.功耗低.动态

<虚短 & 虚断> 运算放大器组成的电路五花八门,令人眼花瞭乱,是模拟电路中学习的重点.遍观所有模拟电子技朮的书籍和课程,在介绍运算放大器电路的时候,无非是先给电路来个定性,比如这是一个同向放大器,然后去推导它的输出与输入的关系,然 后得出Vo=(1+Rf)Vi,那是一个反向放大器,然后得出Vo=-Rf*Vi……最后学生往往得出这样一个印象:记住公式就可以了!如果我们将电路稍稍变换一下,他们就找不着北了! 虚短和虚断的概念由于运放的电压放大倍数很大,一般通用型运算放大器的开环电压放大倍

A. Dice Rolling 签到. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int t, n; int main() { scanf("%d", &t); while (t--) { scanf("%d", &n); ) puts("); else { ; res += n / ; printf(); } } ; } B. Letters Rearranging 签到. #

1.无明显失真时电压放大倍数——输出与输入电压的变化量之比 .无明显失真时 电流放大倍数——输出与输入电流的变化量之比 3.最大输出幅度 ①无明显失真时最大输出电压(或最大输出电流) ②交流有效值(Uom .Iom)或峰−峰值表示 4.非线性失真系数 所有谐波总量与基波成分之比 5.输入电阻 Ri大,电压索取强,减少Us功率负荷,放大电路对信号源索取的电流越小 6.输出电阻 Ro小,放大电路的带负载能力强 7.通频带 8.最大输出功率与效率 输出不产生明显失真的最大输出功率 —— Pom(ŋ-效

Day 1 : T1 : 期末考试 很水的一道题,但是自己搞了大半天过不了大样例. 最后还A了... 主要思想就是枚举最后一个完成的任务的时间 然后对两部分的代价分类讨论统计一下. (考试代码,略丑) #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long ll; inline void read(int &x){ x=0;c

异常处理一般步骤 如果GoldenGate复制出现异常,可以通过以下步骤尝试解决问题: 1)        通过ggsci>view report命令查找ERROR字样,确定错误原因并根据其信息进行排除: 2)        通过ggsci>view ggsevt查看告警日志信息: 3)        检查两端数据库是否正常运行,网络是否连通: 4)        如不能确定错误原因,则可以寻求Oracle技术支持.在寻求技术支持时一般需要提供以下信息: ü  错误描述 ü  进程报告,位于d

本文隶属于AVR单片机教程系列.   在用DAC做了一个稍大的项目之后,我们来拿ADC开开刀.在本讲中,我们将了解0.96寸OLED屏,移植著名的U8g2库到我们的开发板上,学习在屏幕上画直线的算法,编写一个示波器程序,使用EEPROM加入人性化功能,最后利用示波器观察555定时器.放大电路.波形变换电路的各种波形. OLED屏 我们使用的是0.96寸OLED屏,它由128*64个像素点构成,上16行为蓝色,下48行为黄色,两部分之间有大约两像素的空隙.虽然有两种颜色,但每个像素点都只能发出一种

LC滤波器具有结构简单.设备投资少.运行可靠性较高.运行费用较低等优点,应用很广泛. LC滤波器又分为单调谐滤波器.高通滤波器.双调谐滤波器及三调谐滤波器等几种. LC滤波主要是电感的电阻小,直流损耗小.对交流电的感抗大,滤波效果好.缺点是体积大,笨重.成本高.用在要求高的电源电路中. RC滤波中的电阻要消耗一部分直流电压,R不能取得很大,用在电流小要求不高的电路中.RC体积小,成本低.滤波效果不如LC电路 常用的滤波电路有无源滤波和有源滤波两大类.若滤波电路元件仅由无源元件(电阻.电容.电感)

B.Mayor's posters POJ2528 题目大意: D.Count Color POJ2777 题目大意:长为 L ( L ≤ 1 0 5 ) L( L\leq10^5) L(L≤105)的序列,每个点上可以有 T ( T ≤ 30 ) T(T\leq30) T(T≤30)种颜色以供染色(整个序列最开始都为颜色1), O ( O ≤ 1 0 5 ) O(O\leq10^5) O(O≤105)次操作: C C C a a a b b b c c c: [ a , b ] [a,b] [

2年多的iOS之路匆匆而过,期间也拜读来不少大神的博客,近来突然为自己一直做伸手党感到羞耻,是时候回馈社会.回想当年自己还是小白的时候,照着一些iOS多线程教程学,也只是照抄,只知其然.不知其所以然.现写一篇详细教程奉献给广大读者.废话就不多说了,直接上干货.如下图列举了很多多线程的知识点,每个知识点都写有对应的详细例子,并对运行结果进行分析,绝对拿实践结果来说话.如果各位道友发现错误之处还请指正.附上demo下载地址

回到目录 本文介绍两个概念,防数据库自动删除,这是由于在code first模式下,当数据实体发生变化时,会对原来数据库进行删除,并将新数据表添加进来,但这对于我们的运营环境数据库,是万万不能接受的,第二个问题是数据迁移问题,当你有新的实体建立后,如何响应到数据库,这成为一个问题,当然实现也很简单,我们直接使用migrations工具即可. 一 防数据库删除 将你的业务DbInitializer的基类改成CreateDatabaseIfNotExists即可解决这个问题,这是在数据初始化时需要做

Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度. 模块度(Modularity) 模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法,它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差,它的取值范围是 [−1/2,1),其定义如下: $$Q = \frac{1}{2m}\sum_{i,j}[A_{ij} - \frac{k_ik_j}{2m}]\delta(c_i,c_j)$$ $$\delta(u,

本文版权归ljh2000和博客园共有,欢迎转载,但须保留此声明,并给出原文链接,谢谢合作. 本文作者:ljh2000作者博客:http://www.cnblogs.com/ljh2000-jump/转载请注明出处,侵权必究,保留最终解释权! Description 墨墨购买了一套N支彩色画笔(其中有些颜色可能相同),摆成一排,你需要回答墨墨的提问.墨墨会像你发布如下指令: 1. Q L R代表询问你从第L支画笔到第R支画笔中共有几种不同颜色的画笔. 2. R P Col 把第P支画笔替换为颜色C

今天终于拿到官方数据,兴致勃勃地全 A 了. Day 1 T1 toy 处理一下正负号加加减减取模乱搞就好了. #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cctype> #include <algorithm> using namespace std; int read() { int x = 0, f =

关键帧动画和插值动画类似,同样可以根据目标属性值的变化产生相应的动画效果,不同的是,插值动画是在两个属性值之间进行渐变,而关键帧动画打破了仅通过两个属性值控制动画的局限性,它可以在任意多个属性值之间进行变化,这种变化方式可以是线性渐变也可以是瞬间突变.开发人员可以根据应用本身的需求,通过不同的关键帧设置动画元素的多个属性值,制作出更加复杂和绚丽的动画效果. 1.DoubleAnimationUsingKeyFrames关键帧动画 DoubleAnimationUsingKeyFrames关键帧动