在以太网设备中，通过PHY接RJ45时，中间都会加一个网络变压器。有的变压器中心抽头接电源，有的又接电容到地。而且接电源时，电源值又可以不一样，3.3V，2.5V，1.8V都有。

变压器安装施工的质量控制要点.pdf

ViT PyTorch 快速开始 使用pip install pytorch_pretrained_vit安装，并使用以下命令加载经过预训练的ViT： from pytorch_pretrained_vit import ViT model = ViT ( 'B_16_imagenet1k' , pretrained = True ) 或找到Google Colab示例。 概述 该存储库包含来自的架构的按需PyTorch重新实现，以及预训练的模型和示例。 此实现的目标是简单，高度可扩展且易于集成到您自己的项目中。 目前，您可以轻松地： 加载预训练的ViT模型 评估ImageNet或您自己的数据 在您自己的数据集上微调ViT （即将推出的功能）即将推出： 在ImageNet（1K）上从头训练ViT 导出到ONNX以进行有效推理 目录 关于ViT 视觉变压器（ViT）是在图像

单极SPWM全桥逆变器仿真文件

全波整流器的效率比半波整流器高得多。 常用的两种整流器是中心抽头整流器和桥式整流器。 在这里，我展示了一个带有中心抽头变压器的全波整流器。

电子设计大赛论文-变压器铁芯接地（多点）电流在线监测系统.zip

开关电源所用高频变压器磁芯EI、EE、EER、ETD、PQ、LP、RM、EPC系列的参数规格。具体列出Ae\Ve\Ee\Acp\Acw\Al\Pw等的参数和曲线变化图表

基于惯性的变压器活动识别 该存储库提供了本文中描述的方法的官方PyTorch实施： “使用变压器增强基于惯性的人类活动识别” （Shavit和Klein，2021年，IEEE开放访问）。 我们提出了一个基于Transformers的基于惯性的活动识别的通用框架。 使用移动设备上的惯性传感器随时间推移收集的样本将提供给Transformer Encoder架构，以学习智能手机位置识别（SLR）和人类活动识别（HAR）任务。 所提出的方法是第一个使用Transformers来完成此任务的方法，并且在多个数据集和方案中显示出提供了一致的改进。 我们的模型架构（IMU-Transformer）如下所示： 基于交互的活动识别的培训和测试 该存储库支持用于基于惯性的活动识别的深度学习模型的训练和测试。 具体来说，这些模型采用IMU数据并对活动类型进行分类。 我们支持两种模式： 基于变压器的分

变形金刚霍克斯过程 源代码。 运行代码 依存关系 Python 3.7。 包含所有必需的软件包。 版本1.4.0。 指示 将数据文件夹放在根文件夹中，并相应地修改run.sh中的数据条目。 数据集可。 bash run.sh运行代码。 笔记 目前，该代码仅支持单个GPU训练，但是支持多个GPU的扩展应该很容易。 所报告的事件时间预测RMSE和数据集中提供的时间戳不是同一单位，即，所提供的时间戳可以以分钟为单位，但是报告的结果以小时为单位。 除了run.sh中的因素外，还有几个可以更改的因素： 在Main.py中的函数train_epoch中，需要适当缩放事件时间预测平方误差以稳定训练。 同时，还要在Utils.py中的time_loss函数中缩放diff变量。 在Utils.py函数log_likelihood中，用户可以选择使用数值积分还是蒙特卡洛积分。 在Transfo

TI 第一讲： 反激开关电源基本原理和电路拓扑 1） 小功率AC/DC高频开关电源拓扑 2） 反激型AC/DC开关电源的基本工作原理 3） 反激型开关电源典型控制IC及其设计注意事项    a） 固定频率控制IC及其工作机理    b） 准谐振控制IC及其工作机理 第二讲：反激电源变压器的设计计算 1）  反激电源变压器用磁性材料 2）  变压器设计计算方法的掌握    a） CCM，DCM工作模式    b） CRM工作模式    c）  设计计算实例