出版社理工分社桥梁工程(第2版退出页说明:附录铰接板荷载横向分布影响线竖标表1.本表适用于横向铰接的梁或板,各片梁或板的截面是相同的2.表头的两个数字表示所要查的梁或板号,其中第一个数目表标该梁或板是

BluePillDemo Blue Pill是一款非常便宜的裸机开发板，其中包含STM32F103C8 ARM Coretex M3处理器，具有64 KB的闪存和20 KB的RAM。 这使它成为一种廉价的硬件，可以廉价地进入ARM微控制器上的专业标准嵌入式编程。 提供了许多如何使用该板卡的入门示例，但几乎所有示例都使用Arduino环境。 虽然这很好，并且是开始嵌入式编程的简便方法，但它有其局限性。 Arduino方式通过易于使用的界面使您不必靠近处理器。 这限制了您可以在代码中执行的操作，并使其效率低下。 因此，Arduino环境几乎从未在行业中专业使用过。 对于希望从事嵌入式开发事业的任何人，都必须继续前进。 ST Blue Pill板上的处理器制造商提供了一种在工业中广泛使用的编译器/ IDE环境。 最新的版本称为STM32CubeIDE，可从ST免费下载而不受限制。 但是，它是

《赛灵思XC7020开发板与Zynq-7000 SoC的PCB设计详解》 在电子工程领域，赛灵思（Xilinx）的FPGA（现场可编程门阵列）产品因其高度灵活性和强大的计算能力而广受赞誉。其中，XC7020是一款极具代表性的开发板，它搭载了Zynq-7000系列SoC（系统级芯片）。本文将深入探讨这款开发板的PCB设计，以及如何利用Allegro软件进行设计和分析。 我们要理解Zynq-7000 SoC的核心特性。Zynq-7000是集成了高性能ARM Cortex-A9双核处理器和可编程逻辑的片上系统，为开发者提供了硬件和软件的并行开发能力。XC7020开发板就是为了让工程师能够充分探索和利用这些功能而设计的平台。官方的UG925用户指南，即“Zynq-7000 SoC ZC702基本目标参考设计用户指南”，详尽地介绍了如何利用该开发板进行设计和验证。 在PCB设计方面，"HW-Z7-ZC702_Rev1_1_final.brd" 文件代表了开发板的电路板布局文件，通常以Cadence Allegro软件格式保存。Allegro是一款业界领先的PCB设计工具，它允许设计师在三维环境中进行布局和布线，确保信号完整性和电源完整性。通过这个文件，我们可以查看和分析XC7020开发板的走线、元件位置、电源网络等关键设计元素，以及如何优化散热和减少电磁干扰。 在阅读"readme.txt"文件时，通常会提供关于设计的重要提示、注意事项以及可能的更新信息。这可能包括开发板的组装步骤、调试指南，甚至是关于如何利用Allegro打开和编辑PCB文件的具体说明。了解这些内容对于正确理解和使用开发板至关重要。 在设计过程中，Allegro的高级功能如自动布线、规则驱动设计和信号完整性分析，使得ZC702开发板能够在满足高速数字信号传输的同时，保持电气性能的稳定性。此外，开发板的PCB布局必须考虑到信号的时序匹配、电源分布网络的优化以及元件的物理布局，以确保系统的整体性能。 总结来说，赛灵思XC7020开发板结合Zynq-7000 SoC，为开发者提供了丰富的硬件和软件开发资源。借助Allegro这样的专业PCB设计工具，我们可以深入了解和优化开发板的电路设计，从而更好地实现复杂的系统集成和应用创新。通过对官方设计指南的深入学习和对PCB文件的分析，工程师能够提升其在硬件设计领域的专业技能，并为未来项目奠定坚实的基础。

在当前金融分析领域，数据的获取和处理是关键的步骤，而涨停连板跌停数据作为投资者关注的焦点，对于分析市场情绪和股票走势具有重要意义。本文将详细介绍如何利用Python语言获取同花顺网站上的涨停连板跌停数据。 我们要了解同花顺是一个提供实时金融数据和投资分析工具的平台，它拥有大量的股票交易信息，包括涨停板和跌停板等。Python作为一门高级编程语言，它的第三方库非常丰富，对于爬取网站数据具有得天独厚的优势。 在进行数据抓取之前，我们需要安装一些Python库，例如requests用于发送网络请求，BeautifulSoup用于解析HTML页面，以及可能需要的pandas库用于数据处理。使用requests库可以方便地向同花顺网站发送请求，并获取响应。BeautifulSoup则可以帮助我们从响应内容中提取出所需的数据，而pandas库则可以将提取的数据转换为更加方便处理的表格形式。 获取同花顺涨停连板跌停数据的过程大致可以分为以下几个步骤： 1. 分析目标网页的URL结构，寻找规律，确定涨停板和跌停板数据所在的页面，了解网站的反爬虫策略，并尽可能遵守网站规定，合理合法地进行数据爬取。 2. 使用requests库发送请求到目标网页，获取网页的HTML源代码。 3. 利用BeautifulSoup解析HTML源代码，找到包含涨停连板跌停数据的标签和类名。通过这些元素的属性，我们可以提取出股票代码、名称、涨跌幅度、涨跌停次数等信息。 4. 将提取的数据保存为pandas的DataFrame对象，以便进行后续的数据分析和处理。 5. 对DataFrame中的数据进行清洗和转换，将原始数据格式化为结构化的表格，便于分析和存档。 6. 可以根据需要将清洗后的数据导出为CSV或Excel格式，也可以进一步使用数据进行图表绘制，股票预测模型建立等高级应用。 需要注意的是，在使用Python进行网络数据爬取时，应始终遵守相关法律法规以及网站的使用协议，避免过度请求导致服务器负担，以及可能面临的法律风险。 另外，网站的结构和反爬虫策略经常更新，所以在爬取过程中可能需要不时调整代码以适应这些变化。对于开发者来说，保持对网络爬虫技术的关注和学习是非常必要的。 总结以上内容，使用Python获取同花顺涨停连板跌停数据主要涉及网络请求发送、HTML内容解析、数据提取、数据处理等步骤。通过这些步骤，投资者和分析人员可以将枯燥的网页数据转化为有价值的分析信息，助力投资决策。

V3P双路FOC无刷电机驱动板是一种先进的电机控制技术应用，其原理图揭示了该驱动板的设计与组成。FOC（Field Oriented Control）即矢量控制或场向控制技术，是一种能够精确控制电机转矩和磁通的算法，广泛应用于对性能要求较高的无刷直流电机（BLDC）和永磁同步电机（PMSM）。 从提供的原理图内容中，我们可以提取以下技术知识点： 1. 电路供电部分：包括不同电压等级的电源管理，如3.3V LDO降压电路，以及提供给电机控制器的5V电源输入。电路中可能包含了电压稳压器（如AMS1117-3.3）和滤波电容（如C26100nF, C24100nF）等元件。 2. 电源接口：详细标注了连接到电机的三相接口（AABBCCDD），说明了该驱动板支持三相无刷电机的驱动。 3. 电机驱动控制单元：原理图中提到了多个控制芯片（如U8、U9等），很可能是用于实现FOC算法的核心处理器。此外，还涉及了多个MOSFET晶体管，如D9Q1至D9Q12，这些可能作为电机驱动的功率开关器件。 4. 电流和电压反馈：包括多个电压参考点（如REF1, REF2），电流感应电阻（如R15至R18），以及用于反馈控制的模拟输入端子。 5. 控制信号接口：例如，通过VIN提供的输入电压，以及GND作为地线连接，还有可能包含通信接口，用于连接外部控制器或微处理器，实现电机参数的设定和调整。 6. 驱动板设计上的物理接口：例如，标明为“P1WJ1”、“P2WJ1”、“P3WJ1”的接头可能用于连接外部电源，而“BOOT1”、“EN3”、“SS4”等标识表明了驱动板上的控制信号接口。 7. 保护功能：电路中可能包括过流保护、过热保护和过压保护等，确保驱动板稳定可靠地工作。 8. 电路布线与连接：原理图展示了复杂的电路走线和各种元件之间的连接关系，这些对于理解电路的工作原理至关重要。 9. 制造信息：图纸上的“TITLE”、“REV”、“Date”、“Sheet”、“Drawn By”、“Company”等信息，说明了原理图的设计版本、日期、图纸编号、设计者和公司等，这些信息对于工程文档管理和历史回溯非常重要。 10. 电路板布局和尺寸：原理图中还可能包含了尺寸标记、布局指引和焊接面指示，这些对于制作实际电路板是必不可少的。 通过以上知识提炼，可以得出V3P双路FOC无刷电机驱动板原理图涉及到了电源管理、精确控制、信号输入输出、保护机制以及与外部设备的接口设计等多个关键方面。该技术文档不仅为工程开发和维修提供了参考资料，也对进一步了解电机控制技术有一定的帮助。

PCB电路板的EMI（电磁干扰）设计规范步骤是在PCB设计过程中极其重要的一环，它直接关系到电子设备的电磁兼容性能。EMI设计规范的目的是为了确保电路板在运行中不产生过度的电磁干扰，同时也确保电路板能够抵御外界电磁干扰的影响。对于电源开发者而言，提前进行EMI设计可以大幅度节省后期整改EMI问题所花费的时间和成本。 EMI设计规范要求设计工程师在电路板的各个IC的电源PIN处配置适当的去耦电容，通常是每个PIN配置一个0.1μF的电容。对于BGA封装的芯片，需要在其四角分别配置0.1μF和0.01μF的电容，共八个。这样做可以为IC提供稳定的电源，同时降低电源平面和地平面之间的干扰。 在走线方面，尤其是涉及电源的走线，必须加上适当的滤波电容，比如VTT（终端电压调节器）的走线。这样的设计不仅可以提升电路的稳定性，还能减少EMI。 时钟线的设计是EMI设计规范中的重点之一。建议先布设时钟线，这是因为它通常频率较高，对EMI的影响较大。对于频率大于或等于66MHz的时钟线，建议每条线通过的过孔数不超过两个，平均数不超过1.5个。对于频率小于66MHz的时钟线，每条线通过的过孔数不超过三个，平均数不超过2.5个。如果时钟线长度超过12英寸，且频率大于20MHz，过孔数同样不应超过两个。对于有过孔的时钟线，在其相邻的第二层（地层）和第三层（电源层）之间应添加旁路电容，以保证时钟线换层后参考层的高频电流回路连续。旁路电容的位置应靠近过孔，并与过孔的间距不超过300MIL（1MIL约等于0.0254mm）。所有时钟线原则上不应穿岛，即不应穿过电源岛或地岛。若条件限制必须穿岛，时钟频率大于等于66MHz的线路不允许穿岛，而频率小于66MHz的线路则应在穿岛处添加去耦电容。 对于I/O口的处理，同样需要特别注意，I/O口需要和I/O地尽可能靠近。在I/O口的电路中增加EMI器件时，应尽量靠近I/O Shield。各I/O口的分组应该按照规范执行，比如PS/2、USB、LPT、COM、SPEAKER OUT、GAME等接口共用一块地，其最左端和最右端与数字地相连，宽度不小于200MIL或者三个过孔，其他部分则不应与数字地相连。I/O口的电源层与地层需要单独划岛，并确保顶层和底层都铺地，信号线不允许穿岛。 针对EMI设计规范，设计工程师必须严格遵守。EMI工程师负责检查规范执行情况，并对违规导致EMI测试失败的情况负责。EMI工程师还需不断优化规范，并对每一个外设口进行EMI测试以确保没有遗漏。此外，设计工程师有权提出对规范的修改建议，而EMI工程师有责任通过实验验证这些建议并将其纳入规范。 EMI工程师应当致力于降低EMI设计成本，并尽量减少磁珠等元件的使用数量。这一目标的达成是通过不断实验和优化设计来实现的。良好的EMI设计可以减少电路板对其他设备的干扰，同时提升设备的稳定性和可靠性，是电子工程师必须掌握的重要技能之一。

太阳能光伏板积灰灰尘检测数据集是专门为研究和开发目标检测算法设计的，特别是在检测太阳能光伏板上积灰和灰尘的场景。该数据集采用了Pascal VOC格式和YOLO格式两种标注格式，不包含图片分割路径的txt文件，而是包括jpg格式的图片以及相应的VOC格式xml标注文件和YOLO格式的txt标注文件。VOC格式广泛应用于计算机视觉领域，用于图片标注，而YOLO格式则是针对一种名为YOLO（You Only Look Once）的目标检测算法的特定格式。 整个数据集包含1463张图片，每张图片都进行了详细的标注。标注的总数也达到了1463，与图片数量相同，保证了数据集的完备性。标注的对象包括单一的类别，即“Dirt”，也就是积灰和灰尘。在这些标注中，“Dirt”类别的标注框数总计为6822个，这反映了数据集在目标检测上的细致程度和多样性。每个“Dirt”类别的标注都以矩形框的形式呈现，这些矩形框精确地标出了图片中积灰和灰尘的位置和范围。 标注工具选用的是labelImg，这是一个常用于目标检测数据集制作的开源标注软件，支持生成VOC格式的xml文件。此外，本数据集在标注过程中遵循了一定的规则，即对每一块积灰或灰尘区域都进行矩形框标注。值得注意的是，数据集虽然提供了大量的标注信息，但编辑团队在说明中特别提到，数据集本身不保证任何由此训练出来的模型或权重文件的精度，这意味着数据集仅提供准确合理的标注图片，而模型的训练效果还需进一步的验证和调整。 图片重复度很高是这个数据集的一个特点，这在实际使用时需要用户特别注意。用户可能需要根据自己的需求进行图片的筛选或进一步的图像处理，以避免在训练数据集中出现过多重复图片，从而影响模型学习的有效性。数据集提供的图片示例和标注示例能够帮助用户理解标注的准确性和规范性，有助于模型开发人员进行算法的调试和优化。 由于本数据集旨在检测光伏板上的积灰和灰尘，对于光伏能源行业具有重要意义。准确地检测出这些因素能够及时对光伏板进行清洁维护，保障光伏系统的效率和能源产出。因此，这个数据集对于研究光伏板自动检测技术、提高光伏板运维效率以及减少人力成本等方面都有潜在的应用价值。

对电子产品开发，生产、使用过程中常常提出电磁干扰、屏蔽等概念。电子产品正常运行时其核心是PCB板及其安装在上面的元器件、零部件等之间的一个协调工作过程。要提高电子产品的性能指标减少电磁干扰的影响是非常重要的。

在这篇文章中，我们将学习如何使用ESP32-CAM开发板来构建数码相机。按下重置按钮后，开发板将拍摄一张图像，并将其存储到microSD卡中，然后返回深度睡眠状态。我们使用EEPROM来存储并获取图像编号。 ESP32-CAM板已包含本草图所需的相机模块，复位开关和microSD卡插槽。除此之外，您还需要一个microSD卡，一个5V电源以及一个USB到串行转换器来上传草图。

在当代社会，随着人工智能技术的快速发展，机器视觉在工业检测和智能监控领域发挥着越来越重要的作用。图像分割作为机器视觉中的关键技术之一，对于自动化识别和分类图像中的对象和区域至关重要。尤其是在建筑物安全检测方面，能够准确地识别出砖块、地板和墙面裂缝，对于预防事故和维护建筑物的完整性具有重大意义。 本数据集是实验室自主研发并标注的，专注于裂缝识别的图像语义分割任务，其中包含了大量高质量的裂缝图像和对应的二值mask标签。语义分割是指将图像中每个像素划分到特定的类别，从而得到图像中每个对象的精确轮廓。在这个数据集中，每张图片都对应着一个二值mask，其中白色的像素点表示裂缝的存在，而黑色像素点则表示背景或其他非裂缝区域。通过这种标注方式，可以让计算机视觉模型更好地学习和识别裂缝的形状、大小和分布特征。 数据集的规模为9495张图片，这为机器学习模型提供了丰富的训练材料，从而可以提高模型对裂缝识别的准确性和泛化能力。由于标注质量高，数据集中的裂缝图像和二值mask标签高度一致，这有助于减少模型训练过程中的误差，提升模型的性能。数据集涵盖了红砖裂缝、地板裂缝和墙面裂缝三种不同类型，因此可以被广泛应用于多种场景，如桥梁、隧道、道路、房屋和其他基础设施的检查。 该数据集不仅适用于学术研究，比如博士毕业设计（毕设）、课程设计（课设），还可以被广泛应用于工业项目以及商业用途。对于学习和研究图像处理、计算机视觉、深度学习的学者和工程师来说，这是一份宝贵的资源。它可以帮助研究人员快速构建和验证裂缝识别模型，同时也为相关领域的商业应用提供了便利。 该数据集为计算机视觉领域提供了重要的基础资源，有助于推动裂缝检测技术的发展和创新，对于提高建筑物安全检测的自动化水平具有重要的实用价值。随着技术的进步，相信这些数据将会在智能城市建设、工业安全监控以及自动化灾害预防等领域发挥越来越大的作用。