首页
sp3232eey_L
sp3232eey_L
时间: 2023-08-19 08:06:47
浏览: 52
SP3232EEY-L是一款低功耗、高速率的RS-232收发器,采用双向、半双工的通信方式,具有过载保护、ESD保护、短路保护等功能。SP3232EEY-L能够支持高达1Mbps的传输速率,适用于计算机外围设备、工业自动化、医疗设备等领域。 -L后缀表示这款芯片采用了RoHS兼容的无铅封装,是一种8引脚的表面贴装封装,尺寸为3mm x 3mm,非常适合于小型化产品的设计。
相关推荐
电源转换芯片SP3232EEY
电源转换芯片,完成3.3V到1.8V的电源转换,方便,实现容易
TTL-RS232串口通信模块 SP3232,你值得拥有!-电路方案
TTL-RS232模块以SP3232EEN-L/TR芯片为核心,用于实现TTL/COMS电平和RS232电平的相互转换。工作电压宽,兼容3.3V和5V系统。TTL/CMOS数据输入/输出端均有LED指示数据收发状态。 产品尺寸: 模块特点: 工作电压:3.0V ~ ...
IC SP336EEY
RS-232/RS-485/RS-422 串口转换器IC.
基于3个STM32F103C8T6+SP3232+光耦输入+继电器控制多路电机工业控制板硬件原理图+PCB工程文件.zip
SP3232EEY-L/TR RS232 STM32F103C8T6 ARM 0805 220KΩ (2203) 1%贴片电阻 0805 22uF (226) 20% 25V贴片电容 0805 22uH 10% 贴片电感 0805 330Ω (3300) 1%贴片电阻 0805 33Ω (33R0) 1% 贴片电阻 0805 39KΩ (3902) ...
STM32F103C8T6单片机4位继电器和8位限位开关电机控制板PDF原理图PCB+AD集成封装库.zip
SP3232EEY-L/TR RS232 STM32F103C8T6 ARM 0805 红灯 发光二极管 1206 10uF (106) 10% 50V贴片电容 CRYSTAL Crystal DBS DB107S 整流桥 EL357N(B)(TA)-G_[C6649]贴片光耦 ELECTRO Electrolytic Capacitor 0603*4 10K...
STM32F103RBT6+SIM868自动收货机控制主板ALTIUM设计硬件原理图+PCB文件.zip
STM32F103RBT6+SIM868自动收货机控制主板ALTIUM设计硬件原理图+PCB文件,硬件采用2层板设计,大小为99*99mm,...SP3232EEY-L/TR RS232 STM32F103RBT6 SWPA6045S4R7MT-D TEST key-2pin 10Kohm-0805-±1%-1/8W-D 10PI
RT1050RT1052开发板底板ALTIUM设计原理图+AD封装库+硬件设计技术资料.zip
RT1050RT1052开发板底板ALTIUM设计原理图+AD封装库+硬件设计技术资料, 1. Block Diagram.SchDoc 02. PWR Tree.SchDoc 03. Main.SchDoc ...SP3232EEY-L.pdf ST-TF-003J.pdf TF1102P.doc TLV62565.pdf
STM32F103C8T6单片机设计9端口电机工业控制板ALTIUM设计硬件(原理图+PCB)文件.zip
SP3232EEY-L/TR RS232 STM32F103C8T6 ARM Component Count : 25 Component Name ----------------------------------------------- 0603_Rx4 0805_C 0805_LED_S1 0805_R 1206_C DBS HDR1X4 INDUCTOR_10*10 LQFP-48...
windows research kernel (1).7z
wrk最全版本,解压密码: EEy4NBT*a@VsFltwfSTO!1bumAekYnXNbXWeXWA5Rxc#U%n3@S2L!W$N2%ColFLUB&ShzVyT2Eq4d3IBkAbL%4QEMy^HystyEP&
基于51单片机制作的交通信号灯模型
交流学习,分享经验。一分作为自愿,不愿意的可以从我的网盘分享下载交流。链接:https://pan.baidu.com/s/1skIP6f7 密码:1eey
node-v4.9.0-linux-armv7l.tar.xz
Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
node-v4.8.4-linux-armv6l.tar.xz
Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
NBGLC3...NBGLC3...NSK系列产品说明书
NSK NBGLC3... Caja de montaje Manual de instrucciones
中南大学毕业设计论文--花琪.docx
中南大学毕业设计论文--花琪.docx
基于Tensorflow、OpenAI搭建的强化学习框架,训练机器自动操盘.zip
基于Tensorflow、OpenAI搭建的强化学习框架,训练机器自动操盘 强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据,只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)。按给定条件,强化学习可分为基于模式的强化学习(model-based RL)和无模式强化学习(model-free RL),以及主动强化学习(active RL)和被动强化学习(passive RL)。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数(value function)算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发,侧重在线学习并试图在探索-利用(exploration-exploitation)间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习,强化学习不要求预先给定任何数据,而是通过接收环境对动作的奖励(反馈)获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论,被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如,Facebook提出了开源强化学习平台Horizon,该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域,RL系统能够为患者提供治疗策略,该系统能够利用以往的经验找到最优的策略,而无需生物系统的数学模型等先验信息,这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说,强化学习是一种通过智能体与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。
基于值函数逼近的强化学习方法玩经典的马里奥游戏
尝试用基于值函数逼近的强化学习方法玩经典的马里奥游戏,取得了一定成果 强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据,只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)。按给定条件,强化学习可分为基于模式的强化学习(model-based RL)和无模式强化学习(model-free RL),以及主动强化学习(active RL)和被动强化学习(passive RL)。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数(value function)算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发,侧重在线学习并试图在探索-利用(exploration-exploitation)间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习,强化学习不要求预先给定任何数据,而是通过接收环境对动作的奖励(反馈)获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论,被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如,Facebook提出了开源强化学习平台Horizon,该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域,RL系统能够为患者提供治疗策略,该系统能够利用以往的经验找到最优的策略,而无需生物系统的数学模型等先验信息,这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说,强化学习是一种通过智能体与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。
基于GPT-3.5的多封邮件摘要生成器.zip
GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需求。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。
基于深度学习tensorflow的滚动轴承故障诊断方法源码(高分Python大作业).zip
基于深度学习tensorflow的滚动轴承故障诊断方法源码(高分Python大作业).zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行。 基于深度学习tensorflow的滚动轴承故障诊断方法源码(高分Python大作业).zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行 基于深度学习tensorflow的滚动轴承故障诊断方法源码(高分Python大作业).zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行 基于深度学习tensorflow的滚动轴承故障诊断方法源码(高分Python大作业).zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行 基于深度学习tensorflow的滚动轴承故障诊断方法源码(高分Python大作业).zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目,可作为课程设计和期
智慧交通设计方案[57页PPT].pptx
智慧交通设计方案[57页PPT].pptx
CSDN会员
开通CSDN年卡参与万元壕礼抽奖
海量
VIP免费资源
千本
正版电子书
商城
会员专享价
千门
课程&专栏
全年可省5,000元
立即开通
全年可省5,000元
立即开通
最新推荐
node-v4.9.0-linux-armv7l.tar.xz
Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
node-v4.8.4-linux-armv6l.tar.xz
Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
NBGLC3...NBGLC3...NSK系列产品说明书
NSK NBGLC3... Caja de montaje Manual de instrucciones
中南大学毕业设计论文--花琪.docx
中南大学毕业设计论文--花琪.docx
基于Tensorflow、OpenAI搭建的强化学习框架,训练机器自动操盘.zip
基于Tensorflow、OpenAI搭建的强化学习框架,训练机器自动操盘 强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据,只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)。按给定条件,强化学习可分为基于模式的强化学习(model-based RL)和无模式强化学习(model-free RL),以及主动强化学习(active RL)和被动强化学习(passive RL)。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数(value function)算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发,侧重在线学习并试图在探索-利用(exploration-exploitation)间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习,强化学习不要求预先给定任何数据,而是通过接收环境对动作的奖励(反馈)获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论,被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如,Facebook提出了开源强化学习平台Horizon,该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域,RL系统能够为患者提供治疗策略,该系统能够利用以往的经验找到最优的策略,而无需生物系统的数学模型等先验信息,这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说,强化学习是一种通过智能体与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。
zigbee-cluster-library-specification
最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成
![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
list根据id查询pid 然后依次获取到所有的子节点数据
可以使用递归的方式来实现根据id查询pid并获取所有子节点数据。具体实现可以参考以下代码: ``` def get_children_nodes(nodes, parent_id): children = [] for node in nodes: if node['pid'] == parent_id: node['children'] = get_children_nodes(nodes, node['id']) children.append(node) return children # 测试数
JSBSim Reference Manual
JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。