universal serial bus type-c cable and connector specification

时间: 2023-11-08 11:02:42 浏览: 46
通用串行总线Type-C(Universal Serial Bus Type-C)电缆和连接器规范是由USB Implementers Forum(USB-IF)制定的一项技术规范,用于定义新一代USB连接标准。 Type-C规范于2014年推出,其最主要的特点是具备可逆插拔功能,即插头可在两个方向上连接到设备接口,消除了传统USB连接器需要正反面插入的烦恼。这使得Type-C连接器可方便地使用,无需担心插错方向。 此外,Type-C规范还支持高达10Gbps的数据传输速率,比之前的USB 2.0和USB 3.0速度更快。它还可以支持高清音频和视频传输,为用户提供更好的音画体验。 Type-C连接器还具备更小、更薄的外形设计,可适配更多设备类型,包括笔记本电脑、智能手机、平板电脑和其他便携设备。这意味着用户可以使用相同的Type-C电缆连接不同品牌和型号的设备,无需为不同连接器烦恼。 此外,Type-C连接器还支持更高的功率传输,最高可达100W,使其不仅适用于设备充电,还可以为设备提供更多的电源供应和快速充电功能。 总之,通用串行总线Type-C电缆和连接器规范带来了方便、高速、多功能和易用性等优势,成为了现代设备连接的新标准。
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universal serial bus type-c port controller interface specification

Universal Serial Bus Type-C (USB-C)是一种全新的USB连接标准,相比于以往的USB接口,USB-C接口更加小巧、便携和功能强大。USB-C接口的控制器接口规范是为了确保符合USB-C接口标准的设备可以在不同平台上进行兼容和互联而制定的。 USB-C的接口规范包括物理连接、电气信号、数据传输协议、供电规范等多个方面的要求。控制器接口规范则主要针对USB-C接口的控制器芯片硬件及软件设计进行了规范,以确保USB-C设备能够有效地连接到各种不同的主机设备,并且实现高速稳定的数据传输和充电功能。 USB-C控制器接口规范要求控制器芯片需要支持USB 3.1和USB Power Delivery(PD)的规范,以实现超高速数据传输和最大100W的功率传输。同时,控制器需要支持多种多样的数据传输方式和电源规格,包括显示端口(DP)模式、移动设备模式和音频/视频传输模式等,以满足不同设备对USB-C接口的多样化需求。 此外,USB-C控制器接口规范也要求控制器芯片需要支持智能识别功能和动态配置能力,以便能够在连接设备时自动识别并适配相应的工作模式,从而实现更加智能、便捷的用户体验。 总之,USB-C控制器接口规范的制定旨在推动USB-C接口的普及和应用,并为USB-C设备的设计和生产提供技术规范和指导,以满足用户对小巧、高效、多功能USB连接的需求。

universal serial bus type-c connectors and cable assemblies compliance docum

通用串行总线Type-C连接器和电缆组件符合性文件是用于确认该产品符合相关标准和技术规范的文件。这些文件包括连接器和电缆的设计、制造和性能要求。符合性文件通常由制造商提供,以证明其产品符合国际标准和规范,可以安全地使用和连接到其他设备。 通用串行总线Type-C连接器和电缆组件是现代电子设备中常见的连接器类型。这些连接器小巧、便携且易于使用,可用于连接各种设备,如计算机、手机、平板电脑、音频设备和外部存储设备等。Type-C连接器具有可逆性,可同时传输数据、视频、音频和电力信号。 符合性文件通常包括一些重要的信息,如连接器和电缆的尺寸和形状、插拔次数、电气特性和性能参数。此外,还包括连接器材料的物理特性和环保要求,如防火、防水和耐磨损等。 这些符合性文件对于保证连接器和电缆的质量和可靠性至关重要。通过确保连接器和电缆的符合性,可以防止电路故障、过载和其他潜在的危险情况。符合性文件还可以为消费者提供信心,确保他们所购买的连接器和电缆是经过严格测试和认证的。 最后,符合性文件对于国际贸易和市场准入也非常重要。在进口和出口产品时,符合性文件是证明该产品符合相关法规和标准的必要文件。此外,一些国家和地区的法律法规要求产品必须通过特定的认证机构进行认证,符合性文件是获得认证的必要条件。 综上所述,通用串行总线Type-C连接器和电缆组件符合性文件对于产品的设计、制造、质量控制和市场准入是至关重要的。这些文件确保连接器和电缆的性能和安全性,并为消费者提供可靠的产品。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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