多端泛滥当前是一个多端泛滥的时代,除了原有的Android、IOS、H5、小程序平台,支付宝、百度、淘宝、今日头条等都陆续发布了自己的小程序和快应用规范,用户被众多平台分散,为了覆盖更多的用户,开发者需要更多的学习、适配和维护成本。体验不好过去的跨平台框架在app上的体验并不好。生态不丰富过去的跨平台框架在周边的生态一直不丰富,开发者很难获取更好更多的SDK。uni-app是一个使用Vue.js开发跨平台应用的前端框架,开发者编写一套代码,可编译到Android、iOS、H5、小程序等多个平台。uni-app在跨端数量、拓展能力、性能体验、周边生态、学习成本、开发成本等6大关键指标上拥有极强的
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这款令人难以置信的TPA2012小型立体声放大器功能非常惊人强大,能够将2 x 2.1W通道传输到4欧姆阻抗扬声器中。TPA2012立体声2.1W D类音频放大器运行电压为DC2.7V-5.5V。由于放大器是D类,它的效率非常高(在1.5W下驱动8Ω扬声器时效率高达89%),非常适合便携式和电池供电的项目。且包括过热和过流保护功能,该板是基本的“LM386”放大器的欢迎升级!TPA2012立体声2.1W D类音频放大器实物截图: 该TPA2012立体声2.1W D类音频放大器的输入端口通过采用1.0uF电容,因此它们完全“差分” - 如果没有差分输出,只需将R-和L-连接到地。输出为“桥接” - 这意味着它们直接连接到输出,没有连接到地。输出是300KHz的方波PWM,然后由扬声器线圈“平均” - 没有听到高频。所有这些意味着您不能将输出连接到另一个放大器,它应该直接驱动扬声器。 注意:截至2016年5月23日,使用TPA2012而不是TS2012。这是一个总体等效的部分,功率输出略低。99%的项目可以互换使用。TS2012已停产! TPA2012立体声2.1W D类音频放大器参数如下: 输出功率:2.1W,4Ω,10%THD,1.4W,8Ω,10%THD,5V供电 PSRR:77 dB typ @ 217 Hz,增益为6 dB 设计用于没有输出滤波器,当电线保持在2“-4”长 四个引脚可选增益:6dB,12dB,18dB和24dB。选择板载开关或通过设置G0和G1分支引脚 出色的点击和弹出式抑制功能 热关断保护 独立通道关机 低电流消耗:静态6mA静态,关断模式为1.5uA TPA2012立体声2.1W D类音频放大器电路 PCB截图:
2023-04-17 18:11:49 30.54MB 音频放大器 扬声器 tpa2012 电路方案
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2023-04-17 16:43:39 35KB layui 点击 按钮 刷新
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遥控器板子采用低功耗MSP430G2553主控,NRF24L01发射遥控信号。对于操纵杆,说白了就是一个双方向和一个四方向的电位器,通过430内部AD采样便可得到操纵命令,电路十分简洁。实际上,遥控器的程序也相当的简单,就我目前需要实现的功能来看。只需要根据AD门限值判断出 上下左右 的方向,然后直接发送给接收机即可。电源稳压用ASM1117-3.3V实测它的压降有1V,所以至也得4.3V供电,事实上买回来这破东西的时候里面就残存有6节干电池,测了一下电压还有6V,足够我调试挥霍。 电路城语:此资料为卖家免费分享,不提供技术支持,请大家使用前验证资料的正确性!如涉及版权问题,请联系管理员删除! 无线遥控器遥控器端源代码工程(开发环境:keil MDK)、接收端源代码工程(开发环境:IAR for msp430)至附件下载
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轮毂生产线上下料机器人设计方案zip,轮毂生产线上下料机器人设计方案
2023-04-15 12:12:41 2.3MB 综合资料
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TIBCO公司及ESB/SOA方案介绍 PPT
2023-04-15 00:45:23 6.76MB TIBCO ESB SOA
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颜色分类leetcode xview2 第一名解决方案 “xView2:评估建筑损坏”挑战的第一名解决方案。 解决方案介绍 使用此环境开发的解决方案: Python 3(基于Anaconda安装) Pytorch 1.1.0+ 和 torchvision 0.3.0+ 英伟达顶点 硬件:当前的训练批量大小至少需要 2 个 GPU,每个 GPU 为 12GB。 (最初在 Titan V GPU 上训练)。 对于 1 GPU 批量大小和学习率应该在实践中找到并相应地改变。 竞赛数据集中的“train”、“tier3”和“test”文件夹应放在当前文件夹中。 使用“train.sh”脚本来训练所有模型。 (在 2 个 GPU 上约 7 天)。 要生成预测/提交文件,请使用“predict.sh”。 “evaluation-docker-container”文件夹包含用于对保留集(CPU 版本)进行最终评估的 docker 容器的代码。 训练模型 此处提供经过训练的模型权重: (请注意:代码是在比赛期间开发的,旨在对不同的模型进行单独的实验。因此,按原样发布,没有额外的重构以提供完全的训练重现
2023-04-14 23:10:08 116KB 系统开源
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这是一个千兆的POE电源的测试平台的测试方案,这个平台只能做定性的测试.
2023-04-14 17:19:25 47KB POE 测试平台 千兆
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terraform-azure-linux-vm 这是我最初为上的研讨会创建的训练样本,我正在清理该样本以供公众使用,并作为端对端的全栈置备演示,可以用作更复杂解决方案的起点。 (有关更多信息的) 路线图 这是当前已实现/计划中的功能的列表: 让我们加密支持 设置完整的网络堆栈 在cloud-config设置语言环境 通过条件选择指标代理2.3 / 3.0 改善评论 将NSG移到linux模块之外以获得灵活性 将当前的cloud-config分为基本版本和“ PaaS”版本 将cloud-config模板移到linux模块之外并移到其自己的文件夹中 通过cloud-init设置docker和其他核心软件包 在main.tf中main.tf公共IP,DNS别名和main.tf 设置SSH端口并通过cloud-init加强配置 在base.tf为共享资源与实例资源拆
2023-04-14 15:46:16 13KB azure terraform cloud-init Smarty
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2023-04-14 15:28:44 21.22MB azure cheatsheet 70-535 architecting-azure-solutions
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