dian路设计指导手册:运算放大器.pdf

时间: 2023-06-07 16:01:36 浏览: 81
《dian路设计指导手册:运算放大器.pdf》是一本电路设计指导手册,主要讲述了模拟电路设计中的运算放大器的原理、设计方法和应用技巧。该手册包括了运算放大器的基本原理、热噪声和干扰的影响、运算放大器参数的测试与选型、运算放大器的反馈电路设计、运算放大器在振荡电路中的应用、运算放大器在滤波电路中的应用等内容。该手册的主要读者群体为电路工程师、学生、研究人员和电子爱好者等。 通过该手册,读者可以了解运算放大器的基本原理和特点,掌握运算放大器的设计方法和技巧,了解运算放大器在各种电路中的应用,从而提高电路设计的水平和实际应用能力。该手册内容丰富、实用性强,对于电路设计爱好者来说是一本非常好的参考书,对于电子行业从业人员来说也是一本值得收藏的资料。
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org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found): com.dian.dao.StudentMapper.selectStudent

BindingException是MyBatis框架中的异常,通常表示绑定错误或配置错误。根据您提供的错误信息,是因为找不到名为"com.dian.dao.StudentMapper.selectStudent"的SQL语句。 要解决这个问题,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 确保在MyBatis的配置文件中正确配置了StudentMapper接口的映射文件,且文件路径和名称与代码中的一致。可以检查是否存在该文件,并确保文件中包含了selectStudent的SQL语句。 2. 检查StudentMapper接口中是否定义了名为selectStudent的方法,并且方法与映射文件中配置的id一致。确保方法上使用了@Select注解或在映射文件中正确配置了该SQL语句。 3. 如果使用注解方式配置SQL语句,请确保在MyBatis的配置文件中开启了注解扫描功能。可以在配置文件中添加以下配置: `<mybatis-config>` ` <settings>` ` <setting name="mapUnderscoreToCamelCase" value="true"/>` ` <setting name="useGeneratedKeys" value="true"/>` ` <setting name="defaultExecutorType" value="REUSE"/>` ` <setting name="lazyLoadingEnabled" value="true"/>` ` <setting name="aggressiveLazyLoading" value="false"/>` ` <setting name="cacheEnabled" value="true"/>` ` <setting name="lazyLoadTriggerMethods" value="equals,clone,hashCode,toString"/>` ` <setting name="defaultStatementTimeout" value="25000"/>` ` <setting name="defaultFetchSize" value="100"/>` ` <setting name="safeRowBoundsEnabled" value="false"/>` ` <setting name="safeResultHandlerEnabled" value="true"/>` ` <setting name="mapUnderscoreToCamelCase" value="false"/>` ` <setting name="localCacheScope" value="SESSION"/>` ` <setting name="jdbcTypeForNull" value="NULL"/>` ` </settings>` ` <typeAliases>` ` <package name="com.dian.dao"/>` ` </typeAliases>` ` <mappers>` ` <mapper resource="com/dian/dao/StudentMapper.xml"/>` ` </mappers>` `</mybatis-config>` 如果您仍然无法解决问题,请提供更多相关的代码和配置信息,以便我可以更准确地帮助您。

int dian1=str.indexOf(":"); int dian2=str.indexOf(":",str.indexOf(":")+1);

这段代码的作用是找到字符串 `str` 中第一个和第二个冒号的位置。具体来说,`indexOf(":")`会返回第一个冒号的位置,`indexOf(":",str.indexOf(":")+1)`会从第一个冒号的下一个位置开始查找,返回第二个冒号的位置。这样做是为了方便从字符串中提取出需要的信息,比如时间戳和消息内容等。

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优化这行代码:%开始主循环 for iter = 1:MaxIter %step1.生成随机点 n = rand(); Prand = n < 0.5 ? [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)] : goal; end %step2.遍历树找到最近点 minDis = sqrt((Prand(1) - T.v(1).x)^2 + (Prand(2) - T.v(1).y)^2); minInd = 1; dis = sqrt((Prand(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Prand(2) - [T.v(:).y]').^2); [minDis, minInd] = min(dis); end end %step3.扩展得到新节点 Pnew = [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y] + step * ([Prand(1),Prand(2)] - [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]) / norm([Prand(1),Prand(2)] - [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]); tmp_cost = T.v(minInd).cost + step; % disp('befor check!'); %step4.检查是否碰撞 continue_flag = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Img); continue_flag = continue_flag ? continue : []; %step5.父节点重选择,在给定半径里面选择父节dian for i = i:size(T.v,2) dis = sqrt((Pnew(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Pnew(2) - [T.v(:).y]').^2); valid_ind = find(dis <= r); for i = valid_ind this_cost = dis(i) + T.v(i).cost; if this_cost < tmp_cost this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),Img) continue; end tmp_cost = this_cost; minInd = i; end end end %step6.将Pnew插入到树中 T.v(end+1) = struct('x',Pnew(1),'y',Pnew(2),'xPre',T.v(minInd).x,'yPre',T.v(minInd).y,'cost',tmp_cost,'indPre',minInd); %画出生长出的树枝 plot([Pnew(2), T.v(minInd).y],[Pnew(1),T.v(minInd).x],'b','LineWidth',2); pause(0.01) %step7.重连接,以Pnew为父节点 for i = i:size(T.v,2)-1 dis = sqrt((Pnew(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Pnew(2) - [T.v(:).y]').^2); valid_ind = find(dis < r & (1:length(T.v) ~= minInd)); for i = valid_ind this_cost = dis(i) + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),Img) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k; end end end %step8.检查是否到达目标点附近 dis2goal = sqrt((Pnew(1) - goal(1))^2 + (Pnew(2) - goal(2))^2); flag = dis2goal < threshold; k = flag*(size(T.v,2) + 1); T.v(k).x = flaggoal(1); T.v(k).y = flaggoal(2); T.v(k).xPre = flagPnew(1); T.v(k).yPre = flagPnew(2); T.v(k).cost = flag*(T.v(k-1).cost + dis2goal); T.v(k).indPre = flag*(k - 1); if flag disp('find path!'); break; end

拼音数据(无声调):a ai an ang ao ba bai ban bang bao bei ben beng bi bian biao bie bin bing bo bu ca cai can cang cao ce cen ceng cha chai chan chang chao che chen cheng chi chong chou chu chua chuai chuan chuang chui chun chuo ci cong cou cu cuan cui cun cuo da dai dan dang dao de den dei deng di dia dian diao die ding diu dong dou du duan dui dun duo e ei en eng er fa fan fang fei fen feng fo fou fu ga gai gan gang gao ge gei gen geng gong gou gu gua guai guan guang gui gun guo ha hai han hang hao he hei hen heng hong hou hu hua huai huan huang hui hun huo ji jia jian jiang jiao jie jin jing jiong jiu ju juan jue jun ka kai kan kang kao ke ken keng kong kou ku kua kuai kuan kuang kui kun kuo la lai lan lang lao le lei leng li lia lian liang liao lie lin ling liu long lou lu lü luan lue lüe lun luo ma mai man mang mao me mei men meng mi mian miao mie min ming miu mo mou mu na nai nan nang nao ne nei nen neng ng ni nian niang niao nie nin ning niu nong nou nu nü nuan nüe nuo nun ou pa pai pan pang pao pei pen peng pi pian piao pie pin ping po pou pu qi qia qian qiang qiao qie qin qing qiong qiu qu quan que qun ran rang rao re ren reng ri rong rou ru ruan rui run ruo sa sai san sang sao se sen seng sha shai shan shang shao she shei shen sheng shi shou shu shua shuai shuan shuang shui shun shuo si song sou su suan sui sun suo ta tai tan tang tao te teng ti tian tiao tie ting tong tou tu tuan tui tun tuo 定义数据集:采用字符模型,因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 样本是时间相关的,分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 标签Y与X同形状,但时间超前1 准备数据:一次梯度更新使用的数据形状为:(时间步,Batch,类别数) 实现基本循环神经网络模型 循环单元为nn.RNN或GRU 输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 隐状态初始值为0 测试前向传播 如果采用顺序划分,需梯度截断 训练:损失函数为平均交叉熵 预测:给定一个前缀,进行单步预测和K步预测

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