AS1117-33CY

时间: 2024-05-23 18:07:58 浏览: 117
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AMS1117-3.3.

star3星 · 编辑精心推荐
**AS1117-33CY是一款低压差线性稳压器（LDO），具有输出电压3.3V，额定电流1A的特点**。 AS1117-33CY是上海贝岭（BL）品牌的产品，型号为BL1117-33CY。该稳压器采用TO-252-2（DPAK）封装，这种大尺寸封装有利于散热，通常不需要额外加散热器。以下是关于AS1117-33CY的一些详细介绍： - **优势特点**：除了固定输出版本外，还有可调节输出版本，可以根据需求定制输出值。最大输出电流为1A，工作输入电压范围最大为18V。待机电流典型值为2mA，线路调整率为0.1%/V（典型值），负载调整率为10mV（典型值）。环境温度范围为-40℃至85℃。 - **性能参数**：BL1117系列是一系列低压差三端稳压器，具有在1A负载电流下1.3V的低压差。与竞争对手的5mA相比，BL1117的待机电流非常低，仅为2mA。除了固定输出版本（Vout = 1.2V, 1.5V, 1.8V, 2.5V, 3.3V, 5V, 和12V）外，BL1117还有一个可调节版本，可以提供从1.2V到15V的输出电压。 此外，在选择使用AS1117-33CY时，您可能需要考虑以下几个方面： - **电路设计需求**：确保该稳压器的输出电压和电流满足您的设计要求。 - **热管理**：尽管大封装有利于散热，但在设计时仍需考虑适当的热管理措施，以确保稳压器在最佳工作温度范围内运行。 - **电源稳定性**：评估线路和负载调整率对您的应用是否有影响，并确保它们在可接受的范围内。 希望这些信息能够帮助您更好地了解AS1117-33CY这款产品。如果您有任何进一步的问题或需要更多的技术支持，请随时提问。
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SELECT a.[Sub-Region], a.[SBU], a.[CompanyCtry], a.[Inv_CM], b.[Inv_LM], ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY a.[Sub-Region], a.[SBU] ORDER BY ABS(a.[Inv_CM] - b.[Inv_LM]) DESC ) as RowNo INTO [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] FROM ( SELECT [Sub-Region], [SBU_2023] as [SBU], [CompanyCtry], SUM([TotalInv_EUR]) as [Inv_CM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Inv_Details_for_PowerBI] WHERE DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS([ReportYear], [ReportMonth], 1), GETDATE()) = 1 and [StockCategory] <> 'Vendor Consignment' and [CompanyCtry] is not null GROUP BY [Sub-Region], [SBU_2023], [CompanyCtry] ) as a, ( SELECT [Sub-Region], [SBU_2023] as [SBU], [CompanyCtry], SUM([TotalInv_EUR]) as [Inv_LM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Inv_Details_for_PowerBI] WHERE DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS([ReportYear], [ReportMonth], 1), GETDATE()) = 2 and [StockCategory] <> 'Vendor Consignment' and [CompanyCtry] is not null GROUP BY [Sub-Region], [SBU_2023], [CompanyCtry] ) as b WHERE a.[Sub-Region] = b.[Sub-Region] and a.[SBU] = b.[SBU] and a.[CompanyCtry] = b.[CompanyCtry]; GO UPDATE a SET a.[vs_CY_LM_Content] = b.[CompanyCtry], a.[vs_CY_LM_Content_Qty] = b.[Inv_CM], a.[vs_CY_LM_Delta_Qty] = b.[Inv_CM] - b.[Inv_LM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Calculate_Top_Variation_V4] as a, [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] as b WHERE a.[Organization] = b.[Sub-Region] and a.[SBU] = b.[SBU] and a.[Dimension] = '[Country]' and a.[vs_CY_LM_Rank] = b.[RowNo] and DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS(a.[Report_Year], a.[Report_Month], 1), GETDATE()) = 1; GO DROP TABLE [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM]; GO

接下来，将计算结果插入到临时表 [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] 中，用于后续的更新操作。 最后，通过 UPDATE 语句将临时表中的差值更新到目标表中的相应字段。更新的条件是目标表中的组织（Organization）...

use think\facade\Db; $result = Db::table('cy_activation_code') ->order('CAST(code AS UNSIGNED)', 'desc') ->field('code') ->select();以上代码出现order express error:CAST(code AS UNSIGNED)报错应该怎么解决

$result = Db::table('cy_activation_code') ->order(Db::raw('CAST(code AS UNSIGNED)'), 'desc') ->field('code') ->select(); 在这个例子中，我们使用Db::raw()方法来将CAST(code AS UNSIGNED)函数...

DECLARE @dimension_ID int = 1; DECLARE @dimension_Content nvarchar(50); WHILE @dimension_ID <= (SELECT MAX([ID]) FROM [AP_Inventory].[dbo].[MD_Variation_Dimension]) BEGIN SET @dimension_Content = (SELECT [Dimension] FROM [AP_Inventory].[dbo].[MD_Variation_Dimension] WHERE [ID] = @dimension_ID); EXEC(' SELECT a.[CompanyCtry], a.[SBU], a.'+@dimension_Content+', a.[Inv_CM], b.[Inv_LM], ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY a.[CompanyCtry], a.[SBU] ORDER BY ABS(a.[Inv_CM] - b.[Inv_LM]) DESC ) as RowNo INTO [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] FROM ( SELECT [CompanyCtry], [SBU_2023] as [SBU], '+@dimension_Content+', SUM([TotalInv_EUR]) as [Inv_CM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Inv_Details_for_PowerBI] WHERE DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS([ReportYear], [ReportMonth], 1), GETDATE()) = 1 and [StockCategory] <> ''Vendor Consignment'' and '+@dimension_Content+' is not null GROUP BY [CompanyCtry], [SBU_2023], '+@dimension_Content+' ) as a, ( SELECT [CompanyCtry], [SBU_2023] as [SBU], '+@dimension_Content+', SUM([TotalInv_EUR]) as [Inv_LM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Inv_Details_for_PowerBI] WHERE DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS([ReportYear], [ReportMonth], 1), GETDATE()) = 2 and [StockCategory] <> ''Vendor Consignment'' and '+@dimension_Content+' is not null GROUP BY [CompanyCtry], [SBU_2023], '+@dimension_Content+' ) as b WHERE a.[CompanyCtry] = b.[CompanyCtry] and a.[SBU] = b.[SBU] and a.'+@dimension_Content+' = b.'+@dimension_Content+' ') EXEC(' UPDATE a SET a.[vs_CY_LM_Content] = b.'+@dimension_Content+', a.[vs_CY_LM_Content_Qty] = b.[Inv_CM], a.[vs_CY_LM_Delta_Qty] = b.[Inv_CM] - b.[Inv_LM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Calculate_Top_Variation_V4] as a, [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] as b WHERE a.[Organization] = b.[CompanyCtry] and a.[SBU] = b.[SBU] and a.[Dimension] = '''+@dimension_Content+''' and a.[vs_CY_LM_Rank] = b.[RowNo] and DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS(a.[Report_Year], a.[Report_Month], 1), GETDATE()) = 1; '); DROP TABLE [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM]; SET @dimension_ID = @dimension_ID + 1; 在这段代码里面exec函数有什么意义呢，并且一整段函数有什么意义。

在这段代码中，EXEC函数用于执行动态SQL语句。动态SQL是指在运行时根据参数或条件构建SQL语句并执行。使用EXEC函数可以将字符串作为SQL语句执行，从而实现动态生成和执行SQL语句。 整个代码段的意义是根据不同的...

帮我解释以下这段代码 <ng-container *ngFor="let planOrder of planOrders; index as i; trackBy: trackId" data-cy="entityTable"> {{ i }} {{ planOrder.id }}

循环中的每个元素都会被赋值给 planOrder 变量，同时使用 index as i 语法将当前元素的下标保存在 i 变量中。 - trackBy 是一个 Angular 函数，用于提高循环的性能。该函数返回一个用于标识当前元素的唯一值...

SELECT code FROM cy_activation_code ORDER BY CAST(code AS UNSIGNED) desc;怎么把这个sql转化成thinkphp6里面的查询语句

$result = Db::table('cy_activation_code') ->order('CAST(code AS UNSIGNED)', 'desc') ->field('code') ->select(); 在上面的示例中，order('CAST(code AS UNSIGNED)', 'desc') 表示按照 code 字段的...

程序提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'，优化程序def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1) self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

这个错误通常是由于数组或矩阵为空，导致无法获取其形状信息。你可以在程序中增加一些判断语句，避免出现这种情况。比如，在计算前可以先检查输入的 depth、camera_intrinsics 和 rgb 是否为空，若为空则直接返回或...

使用python编程，对一个存储路径为E:\count\matlab\9-26\HTBridge2022-09-26.csv的表格数据处理，实现以下要求： 1，第1列为“时：分：秒”，第2列为数据，第3列为类别列，共四列 2，先按第一列重排序，时间从小到大 3，按第3列分类，分别求“CY20156009-CY20156016”类下的计数 4，按第1列时间数据进行计数，从0:0:0-23:59:59，列出每秒内的数据个数 5，按第1列时间数据进行计数，从0:0:0-23:59:59，列出每分钟内的数据个数 6，按第1列时间数据进行计数，从0:0:0-23:59:59，列出每十分钟内的数据个数 7，将结果分别输出至类别对应的表格中

import pandas as pd # 读取数据文件 data = pd.read_csv(r'E:\count\matlab\9-26\HTBridge2022-09-26.csv', header=None) # 设置列名 data.columns = ['time', 'data', 'category', 'column4'] # 按照时间排序 ...

解释一下这段代码function [cx, cy, w, h] = getAxisAlignedBB(region) % GETAXISALIGNEDBB extracts an axis aligned bbox from the ground truth REGION with same area as the rotated one cx = mean(region(1:2:end)); cy = mean(region(2:2:end)); x1 = min(region(1:2:end)); x2 = max(region(1:2:end)); y1 = min(region(2:2:end)); y2 = max(region(2:2:end)); A1 = norm(region(1:2) - region(3:4)) * norm(region(3:4) - region(5:6)); A2 = (x2 - x1) * (y2 - y1); s = sqrt(A1/A2); w = s * (x2 - x1) + 1; h = s * (y2 - y1) + 1; end

该函数接受一个由旋转矩形的四个角点坐标组成的向量region作为输入，并输出四个参数：cx，cy，w和h，分别表示矩形框的中心坐标和宽高。具体来说，该函数首先计算旋转矩形的中心点坐标cx和cy，然后通过找到旋转矩形在...

程序运行提示ValueError: could not broadcast input array from shape (921600,) into shape (307200,)，优化程序 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1) self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

根据报错信息，可以看出是在数据维度转换的过程中出现了问题。具体来说，self.X.T.reshape(-1)、-self.Y.T.reshape(-1) 和 -self.Z.T.reshape(-1) 这三行代码中，将二维数组转换成了一维数组，并且数组长度...

DECLARE @Rank int = 1; WHILE @Rank <= 3 BEGIN INSERT INTO [AP_Inventory].[dbo].[Calculate_Top_Variation_V4] ( [Report_Year], [Report_Month], [Organization], [SBU], [Dimension], [vs_CY_LM_Rank], [vs_CY_Last3M_Rank], [vs_PY_CM_Rank] ) SELECT CASE WHEN MONTH(GETDATE()) >= 2 THEN YEAR(GETDATE()) ELSE YEAR(GETDATE())-1 END, CASE WHEN MONTH(GETDATE()) >= 2 THEN MONTH(GETDATE())-1 ELSE MONTH(GETDATE())+11 END, a.[Country], a.[SBU_Name], b.[Dimension], @Rank, @Rank, @Rank FROM [AP_Inventory].[dbo].[MD_Variation_Scope] as a, [AP_Inventory].[dbo].[MD_Variation_Dimension] as b SET @Rank = @Rank + 1 END; GO

这是一段 SQL 代码，它使用循环插入数据到表 [AP...- 将 @Rank 的值分别插入 [vs_CY_LM_Rank]、[vs_CY_Last3M_Rank] 和 [vs_PY_CM_Rank] 字段。 - 每次循环结束后，@Rank 值加 1。 最后，使用 GO 关键字表示代码结束。

DECLARE @Rank int = 1; WHILE @Rank <= 3 BEGIN INSERT INTO [AP_Inventory].[dbo].[Calculate_Top_Variation_V4] ( [Report_Year], [Report_Month], [Organization], [SBU], [Dimension], [vs_CY_LM_Rank], [vs_CY_Last3M_Rank], [vs_PY_CM_Rank] ) SELECT CASE WHEN MONTH(GETDATE()) >= 2 THEN YEAR(GETDATE()) ELSE YEAR(GETDATE())-1 END, CASE WHEN MONTH(GETDATE()) >= 2 THEN MONTH(GETDATE())-1 ELSE MONTH(GETDATE())+11 END, a.[Country], a.[SBU_Name], b.[Dimension], @Rank, @Rank, @Rank FROM [AP_Inventory].[dbo].[MD_Variation_Scope] as a, [AP_Inventory].[dbo].[MD_Variation_Dimension] as b SET @Rank = @Rank + 1 END; 这一段为什么要用循环呢，有什么意义呢

这段代码中的循环被用来执行一系列插入语句。循环中的目的是为了将数据插入到目标表中，每次插入都会根据循环变量 @Rank 的值来确定对应的排名值，并将相应的数据插入到表中。 这种循环可以用于在目标表中按照一定...

运行提示numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)，优化程序@numba.jit(nopython=True) def compute(self): # rest of the code t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in numba.prange(self.width): # rest of the code X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in numba.prange(self.height): # rest of the code Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

这个错误提示是因为 Numba 在尝试编译代码时遇到了类型错误。可能有一些变量或数组的类型无法推断，或者有一些操作无法在 Numba 的 nopython 模式下进行。 你可以尝试使用 Numba 的 object 模式来编译代码，这样...

用形如z=a+bx+cy和z=a+bx+cy+dxy模型拟合如下数据 x 0.5 1.0 1.0 2.0 2.5 2.0 3.0 3.5 4.0 y 2.0 4.0 5.0 2.0 4.0 5.0 2.0 4.0 5.0 z -0.19 -0.32 -1.00 3.71 4.49 2.48 6.31 7.71 8.51 哪个模型拟合这些数据更好？并提供完整python代码及相应注释

import numpy as np # 定义数据 x = np.array([0.5, 1.0, 1.0, 2.0, 2.5, 2.0, 3.0, 3.5, 4.0]) y = np.array([2.0, 4.0, 5.0, 2.0, 4.0, 5.0, 2.0, 4.0, 5.0]) z = np.array([-0.19, -0.32, -1.00, 3.71, 4.49, ...

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