戴尔i系列UM3B/UM6B系统电路图

0 下载量 48 浏览量 更新于2024-06-18 收藏 1.21MB PDF 举报
"戴尔i系列图纸，包含QUANTA COMPUTER的UM3B/UM6B 1C系统块图，详细展示了硬件布局和组件连接。文档由多个部分组成，包括电路块图，日期标注为2009年9月30日，修订版本为C3B。图纸详细列出了各个电子组件，如SATA接口、音频/功放模块、DC/DC转换器、电池充电器、DDR3-SODIMM内存插槽、电源管理、SPI、PS/2键盘和触摸板接口、LPC总线、SATA硬盘、ITE8502系统、复位电路、用户接口、USB 2.0、迷你卡插槽、WWAN、PCIe 2.0、CPU电压调节器、不同电压供电轨以及音频接口等。此外，还提到了一些关键芯片，如ALC269Q-GR音频编解码器和SLG8SP585VTR时钟芯片。" 根据提供的图纸信息，我们可以深入探讨以下IT知识点： 1. **系统架构**：UM3B/UM6B设计中，系统采用了模块化结构，包括处理器、内存、存储、显示、输入/输出接口等关键部件，这些都是现代笔记本电脑的基础。 2. **内存配置**：使用DDR3-SODIMM内存模块，这种内存类型是笔记本电脑常见的标准，提供高效能和低功耗。 3. **电源管理**：包括DC/DC转换器和电池充电器，这些组件负责将交流电或电池电源转换为设备所需的稳定电压，确保系统的正常运行。 4. **接口与连接器**：如SATA接口用于连接硬盘和光驱，LVDS和VGA接口处理显示信号，SPI接口常用于固件更新，PS/2接口服务于键盘和鼠标，而USB 2.0接口则提供通用外设连接。 5. **音频处理**：ALC269Q-GR是一款音频编解码器，处理音频输入输出，包括耳机插孔和HDMI连接，支持高清音频格式。 6. **网络连接**：提及了WWAN（无线宽域网）和WLAN（无线局域网），表明该设备具备无线网络功能，可能通过迷你卡插槽支持3G/4G移动网络。 7. **热管理**：系统中包含热管理组件，如SMSC142，可能涉及温度传感器和风扇控制，确保设备在高负载下也能保持冷却。 8. **系统控制**：ITE8502系统芯片可能承担BIOS/UEFI固件和系统监控的角色，包括系统复位功能。 9. **电源轨**：提到多种电压轨，如+3.3V、+5V、+15V、+1.5V_SUS、+0.75V_DDR_VTT、+1.05V_VTT、+3.3V_SUS和+5V_SUS，这些是为不同组件供电的专用电压线路。 10. **PCIe 2.0**：高速扩展总线，用于连接高性能设备，如显卡或网卡，提供更高的数据传输速率。 以上内容只是对戴尔i系列图纸的初步解读，具体工作原理和细节操作需要结合完整的图纸和技术文档进行深入分析。这些信息对于硬件工程师、维修人员或者有兴趣了解笔记本内部构造的IT爱好者来说都是非常有价值的参考资料。

1464_1564_1764_b.pdf

2023-12-28 上传
戴尔i系列图纸

MIL_STD_1564A.1517.pdf

2023-08-09 上传
MIL_STD_1564A.1517.pdf

file_dir_path1 = filePath + '\\pdf\\' filePath1 = file_dir_path1 pdf_lst = [f for f in os.listdir(filePath1) if f.endswith('.pdf')] pdf_lst = [os.path.join(filePath1, filename) for filename in pdf_lst] file_merger = PdfMerger() for pdf in pdf_lst: file_merger.append(pdf) output_file_path = os.path.join(file_dir_path,output_file_name) file_merger.write(output_file_path) file_merger.close(),怎么使传参路径为相对路径

2023-06-09 上传
pdf_lst = [f for f in os.listdir(input_dir_abs) if f.endswith('.pdf')] pdf_lst = [os.path.join(input_dir_abs, filename) for filename in pdf_lst] file_merger = PdfFileMerger() for pdf in pdf_lst: ...

import flask from flask import send_file, make_response app = flask.Flask(__name__) @app.route('/pdf/<report_id>', methods=['GET']) def post(report_id): headers = ("Content-Disposition", f"inline;filename={report_id}.pdf")#文件预览 as_attachment = False # headers = (f"Content-Disposition", f"attachement;filename={report_id}.pdf")#文件下载 # as_attachment = True file_path ='D:\program c\pythonProject\pdf\result_tree{}.pdf'.format(str(report_id)) response = make_response(send_file(filename_or_fp=file_path, as_attachment=as_attachment)) response.headers[headers[0]] = headers[1] return response if __name__ == '__main__': app.run(port=1234)修改代码错误

2023-07-13 上传
它定义了一个路由`/pdf/<report_id>`，当收到GET请求时，会执行`post`函数。在函数内部，它设置了文件的Content-Disposition头部，以指定文件的展示方式（预览或下载）。然后，通过`send_file`函数发送文件给客户端...

import PyPDF2 import pandas as pd # 打开PDF文件 pdf_file = open('example.pdf', 'rb') # 创建PDF阅读器对象 pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) # 获取PDF页面数 num_pages = pdf_reader.numPages # 提取每个页面的文本内容 text_list = [] for page in range(num_pages): pdf_page = pdf_reader.getPage(page) text = pdf_page.extractText() text_list.append(text) # 将文本转换为pandas数据帧 df = pd.DataFrame(text_list) # 将数据写入Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False, header=False)

2023-05-31 上传
这是一个Python脚本，用于将一个名为"example.pdf"的PDF文件转换成一个名为"example.xlsx"的Excel文件，并且使用了PyPDF2和pandas两个Python库。具体实现过程如下： 1. 导入PyPDF2和pandas库 ``` import PyPDF2 ...

下列方法中，用于提取PDF文件中每页文本的是（）。 A.extract_words() B.extract_texts() C.extract_tables() D.extract_styles()

2023-06-02 上传
答案是 B. extract_texts()。 在 PyPDF2 库中，可以使用 ...extract_words 方法用于提取 PDF 文件中的单词，extract_tables 方法用于提取 PDF 文件中的表格，extract_styles 方法用于提取 PDF 文件中的样式。

#合并pdf file_dir_path1 = filePath + '\\pdf\\' filePath1 = file_dir_path1 pdf_lst = [f for f in os.listdir(filePath1) if f.endswith('.pdf')] pdf_lst = [os.path.join(filePath1, filename) for filename in pdf_lst] file_merger = PdfMerger() for pdf in pdf_lst: file_merger.append(pdf) file_dir_path2 = filePath + '\\merge.pdf' file_merger.write(file_dir_path2)将这段代码改成可以在别的程序中调用，重新命名的格式

2023-06-09 上传
可以将这段代码封装成一个函数，然后在别的程序中...例如，如果要合并文件夹 `C:\pdf` 中的所有 PDF 文件，并将合并后的文件保存为 `merged.pdf`，可以这样调用函数： ``` merge_pdfs('C:\\pdf', 'merged.pdf') ```

llm_survey__chinese_v1.pdf

2023-08-11 上传
llm_survey__chinese_v1.pdf 是一个问卷调查文件，使用中文编写。问卷可能包含一系列问题，用于收集关于某个特定主题或者群体的数据和意见。 这个调查文件的目的可能是为了了解特定主题的现状、趋势或者普遍意见。...

写一个java方法输出：以下几个文件名排序 取出最大的文件名：e271aa3d45e34f2099ad3e93947864ea_202305_1686120921.pdf e271aa3d45e34f2099ad3e93947864ea_202305_1686120922.pdf e271aa3d45e34f2099ad3e93947864ea_202305_1686120923.pdf e271aa3d45e34f2099ad3e93947864ea_202305_1686120924.pdf e271aa3d45e34f2099ad3e93947864ea_202305_1686120925.pdf e271aa3d45e34f2099ad3e93947864ea_202305_1686120926.pdf

2023-06-08 上传
"e271aa3d45e34f2099ad3e93947864ea_202305_1686120921.pdf", "e271aa3d45e34f2099ad3e93947864ea_202305_1686120922.pdf", "e271aa3d45e34f2099ad3e93947864ea_202305_1686120923.pdf", "e271aa3d45e34f2099ad...

import PyPDF2 import pandas as pd # 打开PDF文件并获取第一页 pdf_file = open('1.pdf', 'rb') pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file) page = pdf_reader.pages(0) # 将PDF页面转换为文本 page_text = page.extractText() # 将文本数据转换为表格数据 table_data = [] for row in page_text.split('\n'): table_data.append(row.split()) # 将表格数据转换为pandas DataFrame df = pd.DataFrame(table_data[1:], columns=table_data[0]) # 将DataFrame输出到Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False)

2023-06-03 上传
这段代码中有一个错误，即 `PdfReader` 和 `pages` 方法的名称应该是 `PdfFileReader` 和 `getPage`。另外，如果 PDF 文件中的表格不是很规范，转换为表格数据可能会出现一些问题。以下是修正后的代码： ``` import...
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