当前位置: 首页 > news >正文

接触感知 钳位电路分析

以下是NG板接触感知电路的原理图。两极分别为P3和P4S,电压值P4S < P3。
电路结构分两部分,第一部分对输入电压进行分压+钳位。后级电路使用LM113比较器芯片进行电压比较,输出ST接触感知信号。
在这里插入图片描述
P4S极间电压输入钳位电路

钳位电路输出特性分析

输出电压变化趋势: 在P4S输入电压(-120…+40V)范围内,输出电压 V P 4 S _ i n V_{P4S\_in} VP4S_in 呈现出典型的分段线性钳位特性。如图所示,可以划分为三个区段:

  • 负钳位区:当P4S电压低于约 -21V 时,负向钳位二极管导通,输出被钳位在负电源-15V 再加上二极管正向压降(约0.7V)处,即约 -15.7V。此时无论P4S再继续减小,输出基本保持不变。根据二极管钳位原理,当二极管导通时电压将被限制在其导通压降附近。
  • 线性分压区:当P4S在约 -21V 到 +21V 之间时,两只钳位二极管均截止,输出端只受R29、R30分压影响。此时输出电压为输入电压的固定比例: V P 4 S _ i n = R 30 R 29 + R 30 × P 4 S = 15 k Ω 5.1 k Ω + 15 k Ω ≈ 0.746 × P 4 S . V_{P4S\_in} = \frac{R_{30}}{R_{29}+R_{30}}\times P4S = \frac{15kΩ}{5.1kΩ+15kΩ} \approx 0.746 \times P4S. VP4S_in=R29+R30R30×P4S=5.1kΩ+15kΩ15kΩ0.746×P4S. 也即输出电压随P4S线性变化,斜率约0.746。
  • 正钳位区:当P4S超过约 +21V 时,正向钳位二极管开始导通,将输出钳位在+15V 加二极管压降(≈+15.7V)。此时无论P4S再增大,输出电压基本稳定在约 +15.7V 附近。

上述区间的分界点可由简单分压计算得出:设钳位导通时输出约为±15.7V,代入分压公式 15.7 = 0.746 × P 4 S 15.7 = 0.746\times P4S 15.7=0.746×P4S,解得P4S≈±21.0V,从而确定钳位与线性区的分界。

关键点输入/输出电压对照

P4S输入电压 (V)所在区段 V P 4 S _ i n V_{P4S\_in} VP4S_in 计算 / 结果 (V)
–120负钳位区≈ –15.7(饱和钳位)
–80负钳位区≈ –15.7(饱和钳位)
–40负钳位区≈ –15.7(饱和钳位)
0线性分压区 0.746 × 0 = 0.00 0.746\times0 = 0.00 0.746×0=0.00
20线性分压区 0.746 × 20 ≈ 14.92 0.746\times20 ≈ 14.92 0.746×2014.92
40正钳位区≈ +15.7(饱和钳位)

以上表格列出典型输入值下的输出电压。可以看到,当P4S在分压区(-21V~+21V)内时,输出等于输入×0.746;而当输入超过±21V时,输出均被限制在大约±15.7V 附近。

分压区电压计算表

P4S 输入电压 (V)计算公式V_P4S_in 输出电压 (V)
–210.746 × (–21)–15.666
–200.746 × (–20)–14.920
–150.746 × (–15)–11.190
–100.746 × (–10)–7.460
–50.746 × (–5)–3.730
00.746 × 00.000
+50.746 × 5+3.730
+100.746 × 10+7.460
+150.746 × 15+11.190
+200.746 × 20+14.920
+210.746 × 21+15.666

钳位区与线性区边界说明

从电路分析可知,输出钳位发生在输入电压使得分压后的节点达到±(15V+0.7V)时。计算方式如下:当输出正向钳位阈值时,有

0.746 × P 4 S 阈 = 15.7 ⇒ P 4 S 阈 ≈ + 21.0 V , 0.746\times P4S_{阈} = 15.7 \quad\Rightarrow\quad P4S_{阈} \approx +21.0\text{ V}, 0.746×P4S=15.7P4S+21.0 V,

当输出负向钳位阈值时,

0.746 × P 4 S 阈 = − 15.7 ⇒ P 4 S 阈 ≈ − 21.0 V . 0.746\times P4S_{阈} = -15.7 \quad\Rightarrow\quad P4S_{阈} \approx -21.0\text{ V}. 0.746×P4S=15.7P4S21.0 V.

因此,大约在P4S = ±21V处发生钳位翻转边界。线性分压区间是两个边界之间(≈–21V 到 +21V),在该区间输出随输入线性变化;钳位区位于区间之外,输出几乎饱和于钳位电压±15.7V。这些现象符合二极管钳位电路原理:当二极管正向导通时,输出电压被锁定在二极管导通压降附近,而当二极管截止时,输出电压按电阻分压规律变化。

输出特性曲线趋势

综合上述分析,可绘制出输出电压随输入变化的典型特性曲线:当P4S从-120V开始增加时,输出先稳定在-15.7V(负钳位),直到P4S增至约-21V时,二极管截止,此后输出随输入线性上升(斜率≈0.746),经过P4S=0V时输出为0V,继续上升到P4S约+21V时达到+15.7V;超过+21V后,输出再被钳位在+15.7V附近(正钳位)。这种“平顶加线性升降加平底”的形状正是钳位分压电路的电压传输特性。下表和示意图直观展示了这一变化规律(图中红线为输出与输入的对应关系):

在这里插入图片描述

表格和以上分析清晰地表明:输出电压在输入超过±21V时被钳制在接近±15.7V(由电源±15V加上二极管约0.7V的导通压降决定),而在中间区间则按约0.746的比例线性变化。此结果符合二极管钳位与分压电路的理论预期。

参考二极管钳位电路的基本原理和分压公式进行计算和分析。

相关文章:

接触感知 钳位电路分析

以下是NG板接触感知电路的原理图。两极分别为P3和P4S&#xff0c;电压值P4S < P3。 电路结构分两部分&#xff0c;第一部分对输入电压进行分压钳位。后级电路使用LM113比较器芯片进行电压比较&#xff0c;输出ST接触感知信号。 钳位电路输出特性分析 输出电压变化趋势&a…...

码蹄集——圆包含

MT1181 圆包含 输入2个圆的圆心的坐标值&#xff08;x&#xff0c;y&#xff09;和半径&#xff0c;判断断一个圆是否完全包含另一个圆&#xff0c;输出YES或者NO。另&#xff1a;内切不算做完全包含。 格式 输入格式&#xff1a;输入整型&#xff0c;空格分隔。 每行输入一组…...

ConcurrentSkipListMap的深入学习

目录 1、介绍 1.1、线程安全 1.2、有序性 1.3、跳表数据结构 1.4、API 提供的功能 1.5、高效性 1.6、应用场景 2、数据结构 2.1、跳表&#xff08;Skip List&#xff09; 2.2、节点类型&#xff1a; 1.Node 2.Index 3.HeadIndex 2.3、特点 3、选择层级 3.1、随…...

ProfibusDP主站转modbusTCP网关接DP从站网关通讯案例

ProfibusDP主站转modbusTCP网关接DP从站网关通讯案例 在工业自动化领域&#xff0c;Profibus DP和Modbus TCP是两种常见的通信协议。Profibus DP广泛应用于过程自动化、工厂自动化等场景&#xff0c;而Modbus TCP则常见于楼宇自动化、能源管理等领域。由于设备和系统之间往往存…...

第一次做逆向

题目来源&#xff1a;ctf.show 1、下载附件&#xff0c;发现一个exe和一个txt文件 看看病毒加没加壳&#xff0c;发现没加那就直接放IDA 放到IDA找到main主函数&#xff0c;按F5反编译工具就把他还原成类似C语言的代码 然后我们看逻辑&#xff0c;将flag.txt文件的内容进行加…...

【项目】自主实现HTTP服务器:从Socket到CGI全流程解析

00 引言 ​ 在构建高效、可扩展的网络应用时&#xff0c;理解HTTP服务器的底层原理是一项必不可少的技能。现代浏览器与移动应用大量依赖HTTP协议完成前后端通信&#xff0c;而这一过程的背后&#xff0c;是由网络套接字驱动的请求解析、响应构建、数据传输等一系列机制所支撑…...

AI最新资讯,GPT4.1加入网页端、Claude 3.7 Sonnet携“极限推理”发布在即

目录 一、GPT4.1加入网页端二、Claude 3.7 Sonnet携“极限推理”发布在即三、这项功能的关键特点1、双模式操作2、可视化思考过程3、可控的思考预算4、性能提升 四、Claude制作SVG图像1、Prompt提示词模板2、demo&#xff1a;技术路线图**Prompt提示词&#xff1a;**3、甘特图4…...

Android 中使用通知(Kotlin 版)

1. 前置条件 Android Studio&#xff1a;确保使用最新版本&#xff08;2023.3.1&#xff09;目标 API&#xff1a;最低 API 21&#xff0c;兼容 Android 8.0&#xff08;渠道&#xff09;和 13&#xff08;权限&#xff09;依赖库&#xff1a;使用 WorkManager 和 Notificatio…...

在 Kotlin 中,什么是解构,如何使用?

在 Kotlin 中&#xff0c;解构是一种语法糖&#xff0c;允许将一个对象分解为多个独立的变量。 这种特性可以让代码更简洁、易读&#xff0c;尤其适用于处理数据类、集合&#xff08;如 Pair、Map&#xff09;或其他结构化数据。 1 解构的核心概念 解构通过定义 componentN()…...

apisix透传客户端真实IP(real-ip插件)

文章目录 apisix透传客户端真实IP需求和背景apisix real-ip插件为什么需要 trusted_addresses&#xff1f;安全架构的最佳实践 示例场景apisix界面配置 apisix透传客户端真实IP 需求和背景 当 APISIX 前端有其他反向代理&#xff08;如 Nginx、HAProxy、云厂商的 LB&#xff…...

初学者如何用 Python 写第一个爬虫?

初学者如何用 Python 写第一个爬虫&#xff1f; 一、爬虫的基本概念 &#xff08;一&#xff09;爬虫的定义 爬虫&#xff0c;英文名为 Web Crawler&#xff0c;也被叫做网络蜘蛛、网络机器人。想象一下&#xff0c;有一个勤劳的小蜘蛛&#xff0c;在互联网这个巨大的蜘蛛网中…...

基于MNIST数据集的手写数字识别(CNN)

目录 一&#xff0c;模型训练 1.1 数据集介绍 1.2 CNN模型层结构 1.3 定义CNN模型 1.4 神经网络的前向传播过程 1.5 数据预处理 1.6 加载数据 1.7 初始化 1.8 模型训练过程 1.9 保存模型 二&#xff0c;模型测试 2.1 定义与训练时相同的CNN模型架构 2.2 图像的预处…...

QT6 源(103)篇三:阅读与注释 QPlainTextEdit,给出源代码

&#xff08;10&#xff09;关于文本处理的内容很多&#xff0c;来不及全面阅读、思考与整理。先给出类的继承图&#xff1a; &#xff08;11&#xff09;本源代码来自于头文件 qplaintextedit . h &#xff1a; #ifndef QPLAINTEXTEDIT_H #define QPLAINTEXTEDIT_H#include &…...

yocto5.2开发任务手册-7 升级配方

此文为机器辅助翻译&#xff0c;仅供个人学习使用&#xff0c;如有翻译不当之处欢迎指正 7 升级配方 随着时间的推移&#xff0c;上游开发者会为图层配方构建的软件发布新版本。建议使配方保持与上游版本发布同步更新。 虽然有多种升级配方的方法&#xff0c;但您可能需要先…...

LangPDF: Empowering Your PDFs with Intelligent Language Processing

LangPDF: Empowering Your PDFs with Intelligent Language Processing Unlock Global Communication: AI-Powered PDF Translation and Beyond In an interconnected world, seamless multilingual document management is not just an advantage—it’s a necessity. LangP…...

DDS(数据分发服务) 和 P2P(点对点网络) 的详细对比

1. 核心特性对比 维度 DDS P2P 实时性 微秒级延迟&#xff0c;支持硬实时&#xff08;如自动驾驶&#xff09; 毫秒至秒级&#xff0c;依赖网络环境&#xff08;如文件传输&#xff09; 架构 去中心化发布/订阅模型&#xff0c;节点自主发现 完全去中心化&#xff0c;节…...

TC8:SOMEIP_ETS_029-030

SOMEIP_ETS_029: echoUINT8Array16Bitlength 目的 检查当method echoUINT8Array16BitLength的参数中长度字段为16bit时,SOME/IP协议层是否能对参数进行序列化和反序列化。 对于可变长度的数组而言,必须用长度字段表示数组长度。否则接收方无法判断有效数据。 SOMEIP_ETS_02…...

Elasticsearch索引全生命周期管理指南之一

#作者&#xff1a;猎人 文章目录 一、索引常规操作二、索引mapping和别名管理 一、索引常规操作 索引数据特点&#xff1a; 索引中的数据随着时间&#xff0c;持续不断增长 按照时间序列划分索引的好处&挑战&#xff1a; 按照时间进行划分索引&#xff0c;会使得管理更加…...

本土DevOps革命:Gitee如何撬动中国企业的数字化转型新动能

在数字化浪潮席卷全球的背景下&#xff0c;中国企业正面临前所未有的转型压力与机遇。随着《数据安全法》和《个人信息保护法》的全面实施&#xff0c;以及信创产业政策的深入推进&#xff0c;研发工具链的自主可控已成为关乎企业核心竞争力的战略命题。在这一关键赛道上&#…...

ARM服务器解决方案

ARM服务器解决方案已成为异构计算领域的重要技术路径&#xff0c;其核心优势与多元化场景适配性正加速产业渗透。以下为关键要点分析&#xff1a; 一、核心优势与架构设计 能效比优化‌ ARM架构基于RISC指令集&#xff0c;单节点功耗可控制在15W以下&#xff0c;较x86架构能效…...

【暗光图像增强】【基于CNN的方法】2020-AAAI-EEMEFN

EEMEFN&#xff1a;Low-Light Image Enhancement via Edge-Enhanced Multi-Exposure Fusion Network EEMEFN&#xff1a;基于边缘增强多重曝光融合网络的低光照图像增强 AAAI 2020 论文链接 0.论文摘要 本研究专注于极低光照条件下的图像增强技术&#xff0c;旨在提升图像亮度…...

嵌入式EasyRTC音视频实时通话SDK在工业制造领域的智能巡检/AR协作等应用

一、背景 在数字化浪潮席卷全球的当下&#xff0c;远程监控与驾驶技术已深度渗透至工业巡检、智能交通等核心领域。然而&#xff0c;传统方案普遍面临实时性瓶颈、高延迟传输及交互体验匮乏等痛点&#xff0c;严重制约行业智能化转型。EasyRTC作为前沿的实时音视频通信技术&am…...

uniapp-商城-58-后台 新增商品(属性子级的添加和更新)

前面对父级属性的添加进行了分析&#xff0c;这里再来继续做属性子级的数据添加&#xff0c;包含页面逻辑以及后台处理的逻辑。当然这里还是在前面的云对象的方式进行的。 本文介绍了在云对象green-mall-sku中添加子级属性的实现过程。首先&#xff0c;通过updateChild接口处理…...

基于springboot+vue的机场乘客服务系统

开发语言&#xff1a;Java框架&#xff1a;springbootJDK版本&#xff1a;JDK1.8服务器&#xff1a;tomcat7数据库&#xff1a;mysql 5.7数据库工具&#xff1a;Navicat12开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/ideaMaven包&#xff1a;Maven3.3.9 系统展示 用户管理 航班信…...

npm和nvm和nrm有什么区别

npm 全称&#xff1a;Node Package Manager。 作用&#xff1a; 包管理&#xff1a;用于安装、共享、分发代码&#xff0c;管理项目依赖关系。项目管理&#xff1a;创建和管理 package.json 文件&#xff0c;记录项目依赖和配置信息。脚本执行&#xff1a;运行项目中的脚本&…...

几种排序方式的C语言实现(冒泡、选择、插入、希尔等)

## 分类 存储器类型&#xff1a; - 内排序&#xff08;数据规模小 内存&#xff09; - 外排序&#xff08;数据库 磁盘&#xff09; 是否基于元素之间的比较 - 基数排序 - 其他排序&#xff1a;冒泡、选择、插入、快速、归并、希尔、堆…… 时间复杂度 - O&#…...

【MATLAB例程】线性卡尔曼滤波的程序,三维状态量和观测量,较为简单,可用于理解多维KF,附代码下载链接

本文所述代码实现了一个 三维状态的扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter, EKF) 算法。通过生成过程噪声和观测噪声&#xff0c;对真实状态进行滤波估计&#xff0c;同时对比了滤波前后状态量的误差和误差累积分布曲线。 文章目录 简介运行结果MATLAB源代码 简介 代码分为以…...

芯片测试之X-ray测试

原理&#xff1a; X-ray是利用阴极射线管产生高能量电子与金属靶撞击&#xff0c;在撞击过程中&#xff0c;因电子突然减速&#xff0c;其损失的动能会以X-Ray形式放出。而对于样品无法以外观方式观测的位置&#xff0c;利用X-Ray穿透不同密度物质后其光强度的变化&#xff0c;…...

机器学习中的特征工程:解锁模型性能的关键

在机器学习领域&#xff0c;模型的性能往往取决于数据的质量和特征的有效性。尽管深度学习模型在某些任务中能够自动提取特征&#xff0c;但在大多数传统机器学习任务中&#xff0c;特征工程仍然是提升模型性能的关键环节。本文将深入探讨特征工程的重要性、常用方法以及在实际…...

【学习笔记】机器学习(Machine Learning) | 第七章|神经网络(1)

机器学习&#xff08;Machine Learning&#xff09; 简要声明 基于吴恩达教授(Andrew Ng)课程视频 BiliBili课程资源 文章目录 机器学习&#xff08;Machine Learning&#xff09;简要声明 机器学习之深度学习神经网络入门一、神经网络的起源与发展二、神经元模型&#xff08;…...

反向传播算法:神经网络的核心优化方法,一文打通任督二脉

搞神经网络训练,**反向传播(Backpropagation)**是最核心的算法。 没有它,模型就只能瞎猜参数,训练基本白搭。 这篇文章不整公式推导,不搞花架子,咱就把最关键的几个问题讲明白: 反向传播到底是干啥的? 它是怎么一步步更新参数的? 哪些坑你必须避免? 一、反向传播是…...

neo4j框架:java安装教程

安装使用neo4j需要事先安装好java&#xff0c;java版本的选择是一个犯难的问题。本文总结了在安装java和使用Java过程中遇到的问题以及相应的解决方法。 Java的安装包可以在java官方网站Java Downloads | Oracle 中国进行下载 以java 8为例&#xff0c;选择最后一行的x64 compr…...

基于React的高德地图api教程007:椭圆的绘制、编辑和删除

文章目录 7、椭圆绘制7.1 绘制椭圆7.1.1 设置圆心7.1.2 确定短半轴7.1.3 确定长半轴7.1.4 实时显示椭圆形状7.2 修改椭圆7.2.1 修改椭圆属性信息7.2.2 修改椭圆形状7.3 删除椭圆7.4 定位椭圆7.5 代码下载7.07、椭圆绘制 7.1 绘制椭圆 7.1.1 设置圆心 第一次点击地图设置圆心…...

Python多线程实战:提升并发效率的秘诀

一、前言&#xff1a;为什么需要多任务处理&#xff1f; 在实际开发中&#xff0c;我们经常需要让程序同时执行多个任务&#xff0c;例如&#xff1a; 同时下载多个文件&#xff1b;在后台运行耗时计算的同时保持界面响应&#xff1b;并发处理网络请求等。 Python 提供了多种…...

将嵌入映射到 Elasticsearch 字段类型:semantic_text、dense_vector、sparse_vector

作者&#xff1a; Andre Luiz 讨论如何以及何时使用 semantic_text、dense_vector 或 sparse_vector&#xff0c;以及它们与嵌入生成的关系。 通过这个自定进度的 Search AI 实践学习亲自体验向量搜索。你可以开始免费云试用&#xff0c;或者在本地机器上尝试 Elastic。 多年来…...

RabbitMQ 消息模式实战:从简单队列到复杂路由(四)

模式对比与选择 各模式特点对比 简单队列模式&#xff1a;结构最为简单&#xff0c;生产者直接将消息发送到队列&#xff0c;消费者从队列中获取消息&#xff0c;实现一对一的消息传递。其优势在于易于理解和实现&#xff0c;代码编写简单&#xff0c;适用于初学者和简单业务…...

OpenCV CUDA模块中矩阵操作------归一化与变换操作

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本&#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 算法描述 在 OpenCV 的 CUDA 模块中&#xff0c;normalize 和 rectStdDev 函数用于对矩阵进行归一化处理和基于积分图计算矩形区域的标准差。 函数介绍 …...

1Panel应用推荐:Beszel轻量级服务器监控平台

1Panel&#xff08;github.com/1Panel-dev/1Panel&#xff09;是一款现代化、开源的Linux服务器运维管理面板&#xff0c;它致力于通过开源的方式&#xff0c;帮助用户简化建站与运维管理流程。为了方便广大用户快捷安装部署相关软件应用&#xff0c;1Panel特别开通应用商店&am…...

谷歌地图代理 | 使用 HTML 和矢量模式 API 更轻松地创建 Web 地图

在过去的一年里&#xff0c;谷歌对 Maps JavaScript API 进行了两项重要更新&#xff0c;以便更轻松地采用我们最新、最好的地图&#xff1a;HTML 地图和矢量模式 API。今天谷歌地图亚太区最大代理商之一的 Cloud Ace云一 为大家介绍一下更新的具体内容。 联系我们 - Cloud Ac…...

最新开源 TEN VAD 与 Turn Detection 让 Voice Agent 对话更拟人 | 社区来稿

关键词&#xff1a;对话式 AI | 语音智能体 | Voice Agent | VAD | 轮次检测 | 声网 | TEN GPT-4o 所展示对话式 AI 的新高度&#xff0c;正一步步把我们在电影《Her》中看到的 AI 语音体验变成现实。AI 的语音交互正在变得更丰富、更流畅、更易用&#xff0c;成为构建多模态智…...

「Mac畅玩AIGC与多模态40」开发篇35 - 用 Python 开发服务对接 SearxNG 与本地知识库

一、概述 本篇介绍如何使用 Python 构建一个集成本地聚合搜索引擎 SearxNG 与本地知识库的双通道服务接口&#xff0c;返回标准结构化 JSON 数据&#xff0c;并用于对接智能体插件系统。该接口适用于本地 Agent 应用开发与 Dify 插件集成场景。 二、目标说明 使用 Flask 实现…...

【Boost搜索引擎】构建Boost站内搜索引擎实践

目录 1. 搜索引擎的相关宏观原理 2. 正排索引 vs 倒排索引 - 搜索引擎具体原理 3. 编写数据去标签与数据清洗的模块 Parser 去标签 编写parser 用boost枚举文件名 解析html 提取title ​编辑 去标签 构建URL 将解析内容写入文件中 4. 编写建立索引的模块 Index 建…...

记参加一次数学建模

题目请到全国大学生数学建模竞赛下载查看。 注&#xff1a;过程更新了很多文件&#xff0c;所有这里贴上的有些内容不是最新的&#xff08;而是草稿&#xff09;。 注&#xff1a;我们队伍并没有获奖&#xff0c;文章内容仅供一乐。 从这次比赛&#xff0c;给出以下赛前建议 …...

【gRPC】HTTP/2协议,HTTP/1.x中线头阻塞问题由来,及HTTP/2中的解决方案,RPC、Protobuf、HTTP/2 的关系及核心知识点汇总

HTTP/2协议特点 gRPC基于HTTP/2协议&#xff0c;原因&#xff1a; 多路复用&#xff1a;允许在同一个TCP连接上并行传输多个请求和响应&#xff0c;即多个gRPC调用可以通过同一个连接同时进行&#xff0c;避免了HTTP/1.x中常见的线头阻塞问题&#xff0c;减少了连接建立和关闭…...

mac中加载C++动态库文件

前言 需要再mac系统下运行C开发的程序&#xff0c;通过摸索&#xff0c;初步实现了一版&#xff0c;大致记录下 1. 前提准备 安装OpenCV 使用Homebrew安装OpenCV&#xff1a; brew install opencv确认安装路径&#xff1a; brew --prefix opencv默认路径为/opt/homebrew/…...

Apollo Client 1.6.0 + @RefreshScope + @Value 刷新问题解析

问题描述 在使用 Apollo Client 1.6.0 结合 Spring Cloud 的 RefreshScope 和 Value 注解时&#xff0c;遇到以下问题&#xff1a; 项目启动时第一次属性注入成功后续配置变更时&#xff0c;Value 属性会刷新&#xff0c;但总是刷新为第一次的旧值&#xff0c;而不是最新的配…...

大语言模型 09 - 从0开始训练GPT 0.25B参数量 补充知识之数据集 Pretrain SFT RLHF

写在前面 GPT&#xff08;Generative Pre-trained Transformer&#xff09;是目前最广泛应用的大语言模型架构之一&#xff0c;其强大的自然语言理解与生成能力背后&#xff0c;是一个庞大而精细的训练流程。本文将从宏观到微观&#xff0c;系统讲解GPT的训练过程&#xff0c;…...

文本分类任务Qwen3-0.6B与Bert:实验见解

文本分类任务Qwen3-0.6B与Bert&#xff1a;实验见解 前言 最近在知乎上刷到一个很有意思的提问Qwen3-0.6B这种小模型有什么实际意义和用途。查看了所有回答&#xff0c;有人提到小尺寸模型在边缘设备场景中的优势&#xff08;低延迟&#xff09;、也有人提出小模型只是为了开…...

Mysql、Oracle、Sql Server、达梦之间sql的差异

1&#xff1a;分页查询 Sql Server&#xff1a; <bind name"startRow" value"(page - 1) * limit 1"/> <bind name"endRow" value"page * limit"/> SELECT *FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER (<if test"sortZd!…...

STM32外设AD-DMA+定时读取模板

STM32外设AD-DMA定时读取模板 一&#xff0c;方法引入二&#xff0c;CubeMX配置三&#xff0c;变量声明四&#xff0c;代码实现 (单通道) 一&#xff0c;方法引入 轮询法虽然简单&#xff0c;但 CPU 一直在忙着等待&#xff0c;效率太低。为了让 CPU 能在 ADC 转换的同时处理其…...