贴片元件的手工焊接步骤docx,在焊接前应对要焊的PCB进行检查，确保其干净（见图2）。对其上面的表面油性的手印以及氧化物之类的要进行清除，从而不影响上锡。手工焊接PCB时，如果条件允许，可以用焊台之类的固定好从而方便焊接，一般情况下用手固定就好，值得注意的是避免手指接触PCB上的焊盘影响上锡。

超声波测距是很经典的单片机设计方案，基本学电子、学单片机的课设等都会涉及，分享超声波测距单片机C程序+原理图+PCB源文件，网上资料很多啦，但是不影响我想分享的热情。 Altium Designer画的超声波测距原理图和PCB截图如下:

XXX实习报告 我所实习的单位名叫奇异数码高科技有限公司，是一家外资企业。公司刚成立不久， 各方面都在起步阶段。公司主要经营软件开发及文档扫描方面的业务。我所实习的职位 是网络管理。主要负责计算机及网络的维护。 我的上司是公司的技术总监，一个新西兰人。所以交流就成了我所遇到的第一个问题 ，我虽然英语基础还可以，但是口语方面还是差了些，毕竟平时是听看的多，说得少。 Dereck（我的上司）说的我大部分能听懂，但轮到我说时就有点不知所措了，经常不知 道怎么组织语言，有时说出来了不是语法不对就是时态不对，总之难度比较大。于是我 加强了英语口语方面的学习。 其实说起网络管理，主要还是计算机维护和网络维护。计算机维护分为硬件维护和软 件维护两个方面。 奇异数码的计算机现状大概是总共有用于办公的计算机20余台，大部分是方正奔腾4 的品牌机，还有一些联想的品牌机，一台打印机及三台扫描仪。公司为节省成本，购买 了一些二手旧机器，对硬件的维护主要集中在上一代未更新的计算机，因为使用年限比 较久，硬件老化及磨损相对比较严重。在使用现在部分大型软件的时候经常出现死机， 蓝屏，自动重启等现象。一般常见的引起硬

本文介绍了编译系统的基本概念和结构，包括词法分析、语法分析、语义分析和中间代码生成等环节。编译系统的主要任务是将高级语言翻译成汇编语言或机器语言，其中词法分析器负责将源程序的字符转换成统一的机内表示形式，语法分析器则从词法分析器输出的token序列中识别出各类短语，并构造语法分析树。语义分析器则负责收集标识符的属性信息，进行语义检查。最后，中间代码生成器将语法分析树转换成三地址码，生成类似于汇编语言的指令序列。

梁德丰，钱省三，梁静（上海理工大学工业工程研究所/微电子发展中心，上海 200093）摘要：由于半导体制造工艺过程的复杂性，一般很难建立其制造模型，不能对工艺过程状态有效地监控，所以迫切需要先进的半导体过程控制技术来严格监控工艺过程状态，而SPC就是其中最重要的一种技术。本文针对SPC做了简要概述，着重论述了根据半导体生产工艺的特点来实现其在半导体晶圆厂的实际应用。 关键词：半导体；SPC；过程控制；控制图 中图分类号：TN301 文献标识码： A 文章编号：1003-353X(2004)03-0058-03 1 前言 近年来，半导体制造技术经历了快速的改变,技术的提升也相对地增加了工艺过程的

输出电压5V的直流稳压电源▼ ▼输出电压 5V 和连续可调电压1.5V～30V/1.5A 电源▼ ▼双组正负电压12V的稳压电源▼ ▼5.1～40V 4A直流可调稳压电源▼

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 网媒 微博 微信 微博, 91% 7.6% 5.7% 4.8% 3.8% 3.3% 3.3% 2.9% 2.9% 2.9% 2.9% 喜茶如何从街边小店成为"网红店"获1亿融资? 喜茶上海爆红背后:排队7小时神话还在继续 疑似店员变 黄牛 "喜茶""鲍师傅"排队5小时 尝过后10人中8人直言:味 道一般 网红店排长龙的背后:鲍师傅雇专人维序 9名保安负责喜 茶 网红美食排队7小时+ 代购叫价水涨船高生意火 "网红食品"须理性跟风 网红奶茶店沪日月光店迎客 每人限购2杯仍难抑"黄牛" 鲍师傅、喜茶、一点点这些网红消费品牌靠什么爆红? 为了一杯奶茶你肯掏的钱越来越多,是什么在推动这些变 化? 到底是谁让喜茶、鲍师傅们成为"网红"? 男, 17.8% 女, 82.2%

项目1：基于sklearn的数据分类挖掘 一、项目任务 熟悉sklearn数据挖掘的基本功能。 进行用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM算法进行数据分类分析。 二、项目环境及条件 sklearn-0.18.0 python-2.7.13 numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64 scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64 matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64 三、实验数据 Iris数据集 Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含 150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼 宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virgin ica）三个种类中的哪一类。 Digits数据集 美国著名数据集NIST的子集，模式识别常用实验数据集，图像属于灰度图像。分辨率 为8x8 四、项目内容及过程 1.读取数据集 从sklearn中读取iris和digits数据集并测试打印 "from sklearn import datasets " " " "iris = datasets.load_iris() " "digits = datasets.load_digits() " "print 'iris:',iris.data,'\ndigits:',digits.data " 打印的数据集存在numpy.ndarray中，ndarray会自动省略较长矩阵的中间部分。 Iris数据集的样本数据为其花瓣的各项属性 Digits数据集的样本数据为手写数字图像的像素值 2.划分数据集 引入sklearn的model_selection使用train_test_split划分digits数据集，训练集和测 试集比例为8:2 "from sklearn.model_selection import train_test_split " "x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.data,digits.t" "arget,test_size=0.2) " "print " "'x_train:',x_train,'\nx_test:',x_test,'\ny_train:',y_train,'\ny_tes" "t:',y_test " 3.使用KNN和SVM对digits测试集分类 引用sklearn的svm.SVC和neighbors.KNeighborsClassifier模块调用算法，使用classi fication_report查看预测结果的准确率和召回率 "from sklearn.metrics import classification_report " " " "from sklearn import neighbors " "clf = neighbors.KNeighborsClassifier() " "clf.fit(x_train,y_train) " "y_pred=clf.predict(x_test) " "print classification_report(y_test, y_pred) " " " "from sklearn.svm import SVC " "clf = SVC() " "clf.fit(x_train,y_train) " "y_pred=clf.predict(x_test) " "print classification_report(y_test, y_pred) " KNN的预测结果：所有数字的预测正确率几乎达到了100% SVM的预测结果：对部分数字的预测误差较大，基本情况不如KNN 考虑SVM分类器的特性，在分类前对特征值进行标准化后再分类： "from sklearn import preprocessing " "min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() " "x_train = min_max_scaler.fit_transform(x_train) " "x_test = min_max_scaler.fit_transform(x_test) " 标准化数据后SVM的预测结果达到了KNN的准度： 4.使用贝叶斯和决策树对iris数据集分类 "from sklearn.model_selection import train_test_split " "x_train,

本文介绍的是光电计数电路工作原理图

LM1875单面板和电源板，Altium Designer 6.9格式，包含原理图和PCB。