在使用MOS管設(shè)計(jì)開(kāi)關(guān)電源或者馬達(dá)驅(qū)動(dòng)電路的時(shí)候，大部分人都會(huì)考慮MOS的導(dǎo)通電阻，最大電壓等，最大電流等，也有很多人僅僅考慮這些因素。這樣的電路也許是可以工作的，但并不是優(yōu)秀的，作為正式的產(chǎn)品設(shè)計(jì)也是不允許的。 下面是我對(duì)MOSFET及MOSFET驅(qū)動(dòng)電路基礎(chǔ)的一點(diǎn)總結(jié)，其中參考了一些資料，非全部原創(chuàng)。包括MOS管的介紹，特性，驅(qū)動(dòng)以及應(yīng)用電路。

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隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展及Python在人工智能領(lǐng)域的火熱應(yīng)用，Python得到越來(lái)越多的應(yīng)用。本書(shū)就是在這個(gè)背景下編寫(xiě)的，是一本Python3.6入門(mén)教材，特別適合想直接切入爬蟲(chóng)編程及大數(shù)據(jù)分析處理的讀者學(xué)習(xí)使用。本書(shū)贈(zèng)送示例源代碼與教學(xué)視頻。

中國(guó)在全球人工智能研發(fā)中的地位 中國(guó)與美國(guó)是當(dāng)今世界人工智能研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。中國(guó)的人工智能發(fā)展多由科技企業(yè)推動(dòng)引領(lǐng)。得益于大量的搜索數(shù)據(jù)和豐富的產(chǎn)品線，一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)走在了自然語(yǔ)言處理、圖像和語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)前沿。龐大的人口基數(shù)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)正是訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的前提條件。范圍經(jīng)濟(jì)也是中國(guó)的 優(yōu)勢(shì)所在，廣泛的行業(yè)分布為人工智能的應(yīng)用提供了廣闊市場(chǎng)。 發(fā)展創(chuàng)新能力是重中之重。雖然中國(guó)在人工智能的論文數(shù)量方

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《機(jī)器視覺(jué)》從逆問(wèn)題的角度出發(fā)，提出了一整套關(guān)于機(jī)器視覺(jué)的研究方法，其核心是：機(jī)器視覺(jué)應(yīng)該基于對(duì)成像過(guò)程的深刻理解！作為作者在麻省理工學(xué)院（MIT）所講授的機(jī)器視覺(jué)課程的指定教材，本書(shū)已經(jīng)被使用了近30年，至今仍被歐美許多著名高校所廣泛使用。本書(shū)提供了一個(gè)理解現(xiàn)有方法和技術(shù)以及為以后的研究做準(zhǔn)備的系統(tǒng)框架，其中包含了很多將機(jī)器視覺(jué)方法應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題的內(nèi)容。全書(shū)共包括18章，前13章主要講述早期視覺(jué)的內(nèi)容，后5章更

分析商品評(píng)論中評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)短語(yǔ)的詞性和句法關(guān)系，提出一種使用規(guī)則模板進(jìn)行評(píng)價(jià)搭配抽取的方法。通過(guò)詞性、依存句法分析及語(yǔ)義依存分析結(jié)果，設(shè)計(jì)核心搭配抽取規(guī)則。引入COO算法及改進(jìn)的ATT鏈算法，根據(jù)核心評(píng)價(jià)對(duì)象與短語(yǔ)的詞性進(jìn)一步制定識(shí)別完整評(píng)價(jià)對(duì)象與短語(yǔ)的規(guī)則模板，抽取評(píng)價(jià)信息。中文商品評(píng)論數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與最近距離方法、SBV極性傳遞方法和基于核心句的方法相比，該方法的F1值分別提升了43.98%、36.30%和24.83%。

FOXBOT指令手冊(cè)主要用于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制指令;Cypress Enable 主要用于程序的變量命名﹑流程控制﹑子程序等。程序編輯界面是Cypress Enable編輯器﹐程序中的語(yǔ)句語(yǔ)法要求應(yīng)符合Cypress Enable的要求。

本書(shū)對(duì)機(jī)械原理課程傳統(tǒng)教材的內(nèi)容和體系進(jìn)行了一定的改革，全書(shū)以培養(yǎng)工程應(yīng)用能力和機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)方案創(chuàng)新設(shè)計(jì)能力為目標(biāo)，在內(nèi)容編排上貫穿了以設(shè)計(jì)為主線的思想，除保留常用機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)和機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)、動(dòng)力分析的內(nèi)容外，增加了機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)方案設(shè)計(jì)、工業(yè)機(jī)器人操作機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)介的內(nèi)容，另外還對(duì)連桿機(jī)構(gòu)、凸輪機(jī)構(gòu)及平面機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)分析的解析法進(jìn)行了較為詳細(xì)的介紹，并在附錄中介紹了凸輪機(jī)構(gòu)和機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)分析解析法的程序，可供讀者參考。除

非制冷微測(cè)熱輻射計(jì)探測(cè)器的運(yùn)行需要高精度的超低噪聲偏置電壓。此類(lèi)要求并不能通過(guò)簡(jiǎn)單地切換電源、LDO 或 DAC 輸出等方式來(lái)滿足。借助德州儀器 (TI) 的精密 DAC、低噪聲精密放大器和高 PSRR 低噪聲 LDO，該參考設(shè)計(jì)展示了如何以較低的成本生成非制冷微測(cè)熱輻射計(jì)探測(cè)器運(yùn)行所需的高精度、超低噪聲、可編程偏置電壓和電源。

本章節(jié)主要學(xué)習(xí)TensorFlow的基礎(chǔ)語(yǔ)法及功能函數(shù)。學(xué)完本章后，TensorFlow代碼對(duì)你來(lái)講將不再陌生，你可以很輕易看懂網(wǎng)上和書(shū)中例子的代碼，并可以嘗試寫(xiě)一些簡(jiǎn)單的模型或算法。

本書(shū)全面、系統(tǒng)地講述了汽車(chē)電器設(shè)備與電子控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、原理與檢測(cè)診斷。全書(shū)共分14章:第1至7章分別講述蓄電池、交流發(fā)電機(jī)與調(diào)節(jié)器、起動(dòng)系統(tǒng)、傳統(tǒng)點(diǎn)火系統(tǒng)與電子點(diǎn)火系統(tǒng)、照明與信號(hào)系統(tǒng)、汽車(chē)儀表與報(bào)警指示燈系統(tǒng)、汽車(chē)輔助電器設(shè)備等汽車(chē)電器設(shè)備內(nèi)容，第8至13章分別講述電子燃油噴射系統(tǒng)、電控自動(dòng)變速器、防抱死制動(dòng)系統(tǒng)與驅(qū)動(dòng)防滑系統(tǒng)、安全氣囊系統(tǒng)、汽車(chē)巡航控制系統(tǒng)、電子控制懸架等汽車(chē)電子控制系統(tǒng)內(nèi)容;第14章講述了汽

機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能的重要分支領(lǐng)域。 本書(shū)作為該領(lǐng)域的入門(mén)教材，在內(nèi)容上盡可能涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的各方面。 為了使盡可能多的讀者通過(guò)本書(shū)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有所了解， 作者試圖盡可能少地使用數(shù)學(xué)知識(shí)。 然而， 少量的概率、統(tǒng)計(jì)、代數(shù)、優(yōu)化、邏輯知識(shí)似乎不可避免。 因此， 本書(shū)更適合大學(xué)三年級(jí)以上的理工科本科生和研究生， 以及具有類(lèi)似背景的對(duì)機(jī)器學(xué) 習(xí)感興趣的人士。 為方便讀者， 本書(shū)附錄給出了一些相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)

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MicroPython在2014成功的在kickstarter上眾籌，獲得很高的評(píng)價(jià)，現(xiàn)在越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者開(kāi)始使用MicroPython。

HALCON是德國(guó)MVtec公司開(kāi)發(fā)的一套完善的標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器視覺(jué)算法包，擁有應(yīng)用廣泛的機(jī)器視覺(jué)集成開(kāi)發(fā)環(huán)境。它節(jié)約了產(chǎn)品成本，縮短了軟件開(kāi)發(fā)周期——HALCON靈活的架構(gòu)便于機(jī)器視覺(jué)，醫(yī)學(xué)圖像和圖像分析應(yīng)用的快速開(kāi)發(fā)。在歐洲以及日本的工業(yè)界已經(jīng)是公認(rèn)具有最佳效能的Machine Vision軟件。

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