ESP32-CAM供电：AZ1117C低 dropout 线性稳压器详解

ESP32
3.3V
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"ESP32-CAM开发板使用AZ1117CR-3.3TRG1作为3.3V低压差线性稳压器，适合初学者进行学习实践。" 在电子工程领域，电源管理是至关重要的，特别是在微控制器（如ESP32）的应用中。ESP32-CAM是一款基于ESP32芯片的开发板，常用于物联网(IoT)项目、图像处理等应用。在这款开发板上，使用了AZ1117CR-3.3TRG1作为3.3V的低压差线性稳压器（LDO），以确保为ESP32提供稳定且低噪声的电源。 AZ1117C是由Diodes Incorporated制造的一款高效能的线性稳压器，其设计目标是在低电压环境中提供快速瞬态响应和最低的输入电压需求。该器件具有电流限制和热关断功能，以保护电路免受过电流和高温环境的影响。AZ1117C内部集成了一个经过校准的带隙参考电压源，以确保输出电压精度在±1%以内，确保了电源的稳定性。 线性稳压器的主要优点在于它们可以提供非常低的输出噪声，这对于对电源质量敏感的应用尤其重要，比如ESP32中的数字信号处理和无线通信。AZ1117C在10Hz至10kHz频率范围内的输出噪声仅为0.003%的VOUT，这确保了微控制器在运行时的高精度和低干扰。 此外，AZ1117C有多种固定输出电压版本，包括1.2V、1.5V、1.8V、2.5V、3.3V和5.0V，以及一个可调整输出电压版本（ADJ）。固定输出版本内置了调整电阻，而可调版本则允许用户通过两个外部电阻设定输出电压，增加了设计的灵活性。 封装方面，AZ1117C提供了行业标准的TO252-2系列（包括TO252-2(3)、TO252-2(4)、TO252-2(5)）、SOT89和SOT223功率封装，这些封装设计考虑了散热和空间效率，适合不同应用场景的需求。 对于初学者而言，使用ESP32-CAM配合AZ1117CR-3.3TRG1这样的电源管理方案，可以简化硬件设计，降低学习曲线，并确保项目的可靠性和稳定性。通过深入理解这些组件的工作原理和特性，开发者能够更好地掌控他们的物联网项目，实现更高效的电路设计。

低压差线性稳压LDO/AZ1117CH-3.3TRG1 ，可替代AMS1117-3.3，最大1.35A输出 -AZ1117H-ADJTRE1_PDF_商品编号：C92103_立创商城.pdf

2019-09-03 上传
低压差线性稳压LDO/AZ1117CH-3.3TRG1 ，可替代AMS1117-3.3，最大1.35A输出 -AZ1117H-ADJTRE1_PDF_商品编号：C92103_立创商城.pdf

C150716_AP2114H-3.3TRG1_2017-12-12.PDF

2022-06-16 上传
这意味着AP2114可以提供非常精确的输出电压，无论是在1.2V、1.5V、1.8V、2.5V或3.3V固定输出，还是在0.8V到5V可调输出模式下，其输出电压的误差范围仅为±1.5%，确保了系统的稳定运行。 2. 低 dropout 电压：450mV...

新型低差压稳压器AZ1117C-3.3TRG1：高效替代AMS1117-3.3，1.35A大电流输出

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本文档主要介绍了一款由Diodes Incorporated生产的低压差线性稳压器AZ1117CH-3.3TRG1，它是一个针对低电压应用优化的三端稳压器，特别适合于对瞬态响应和最小输入电压有严格要求的场合。这款器件的最大输出电流可达...

401TRG_Burning_Umbrella(05-04-2018).pdf

2020-09-08 上传
2018年APT安全报告-Winnti Unbrella事件分析报告-英文原版 An Intelligence Report on the Winnti Umbrella and Associated State-Sponsored Attackers

ORA-04098: trigger 'A4_S1528540_DB.TRG_BEFORE_INSERT_CATEGORY' is invalid and failed re-validation

2023-05-17 上传
这个错误表示在使用触发器 'A4_S1528540_DB.TRG_BEFORE_INSERT_CATEGORY' 时出现问题。它无效并且重新验证失败。这可能是由于触发器依赖对象的更改而导致的。 首先，您可以尝试重新编译触发器，以便在Oracle数据库...

class CellTrack_Model(nn.Module): def __init__(self, hand_NodeEncoder_dic={}, learned_NodeEncoder_dic={}, intialize_EdgeEncoder_dic={}, message_passing={}, edge_classifier_dic={} ): super(CellTrack_Model, self).__init__() self.distance = CosineSimilarity() self.handcrafted_node_embedding = MLP(**hand_NodeEncoder_dic) self.learned_node_embedding = MLP(**learned_NodeEncoder_dic) self.learned_edge_embedding = MLP(**intialize_EdgeEncoder_dic) edge_mpnn_class = getattr(edge_mpnn, message_passing.target) self.message_passing = edge_mpnn_class(**message_passing.kwargs) self.edge_classifier = MLP(**edge_classifier_dic) def forward(self, x, edge_index, edge_feat): x1, x2 = x x_init = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity1 = self.distance(x_init[src], x_init[trg]) abs_init = torch.abs(x_init[src] - x_init[trg]) x1 = self.handcrafted_node_embedding(x1) x2 = self.learned_node_embedding(x2) x = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity2 = self.distance(x[src], x[trg]) edge_feat_in = torch.cat((abs_init, similarity1[:, None], x[src], x[trg], torch.abs(x[src] - x[trg]), similarity2[:, None]), dim=-1) edge_init_features = self.learned_edge_embedding(edge_feat_in) edge_feat_mp = self.message_passing(x, edge_index, edge_init_features) pred = self.edge_classifier(edge_feat_mp).squeeze() return pred

2023-07-13 上传
2. 计算 x_init 中源节点和目标节点之间的相似度 similarity1，以及它们的绝对差值 abs_init。 3. 分别通过手工设计的节点编码器和学习得到的节点编码器对 x1 和 x2 进行编码。 4. 将编码后的节点特征拼接成新的...

有以下一段代码（代码被'''符号包围）： ''' def tokenize_src(text): return [tok.text for tok in src_lang_model.tokenizer(text)] def tokenize_trg(text): return [tok.text for tok in trg_lang_model.tokenizer(text)] SRC = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_src, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) TRG = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_trg, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) MAX_LEN = opt.max_len MIN_FREQ = opt.min_word_count if not all([opt.data_src, opt.data_trg]): assert {opt.lang_src, opt.lang_trg} == {'de', 'en'} else: # Pack custom txt file into example datasets raise NotImplementedError def filter_examples_with_length(x): return len(vars(x)['src']) <= MAX_LEN and len(vars(x)['trg']) <= MAX_LEN train, val, test = torchtext.datasets.Multi30k.splits( exts = ('.' + opt.lang_src, '.' + opt.lang_trg), fields = (SRC, TRG), filter_pred=filter_examples_with_length) SRC.build_vocab(train.src, min_freq=MIN_FREQ) ''' 现在你是一名python专家，请你在仔细阅读以上代码之后，认真告诉我tokenize_src函数中的参数text是谁传递过去的，以及传递的流程是什么样的

2023-04-19 上传
第二个函数是tokenize_trg，同样输入一个文本，使用trg_lang_model对其进行分词，返回分词结果。 接下来定义了两个Field类，SRC和TRG。它们都具有tokenize参数，初始化时会调用前面定义的两个函数进行分词。此外，...

解释def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip): model.train() epoch_loss = 0 for i, batch in tqdm(enumerate(iterator), total=len(iterator)): src = batch.description trg = batch.diagnosis optimizer.zero_grad() output = model(src, trg) output_dim = output.shape[-1] output = output[1:].view(-1, output_dim) trg = trg[1:].view(-1) loss = criterion(output, trg) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip) optimizer.step() epoch_loss += loss.item() return epoch_loss / len(iterator)

2023-07-20 上传
- `output = output[1:].view(-1, output_dim)` 和 `trg = trg[1:].view(-1)`：将模型输出和目标序列都进行裁剪和展平操作，以便计算损失函数。 - `loss = criterion(output, trg)`：计算模型输出和目标序列之间的...

def forward(self, x: Tensor, edge_index: Adj, edge_feat: Tensor, *args, **kwargs) -> Tensor: src, trg = edge_index xs: List[Tensor] = [] edge_features: List[Tensor] = [] for i in range(self.num_layers): x = self.convs[i](x, edge_index, edge_feat, *args, **kwargs) #node更新 x_src, x_trg = x[src], x[trg] similar = self.distance(x_src, x_trg) edge_feat = torch.cat((edge_feat, x_src, x_trg, torch.abs(x_src - x_trg), similar[:, None]), dim=-1) #edge更新 edge_feat = self.fcs[i](edge_feat) if self.norms is not None: x = self.norms[i](x) if self.act is not None: x = self.act(x) x = F.dropout(x, p=self.dropout, training=self.training) edge_feat = F.dropout(edge_feat, p=self.dropout, training=self.training) if self.jk is not None: xs.append(x) if self.jk is not None: edge_features.append(edge_feat) return edge_feat

2023-07-13 上传
1. 初始化一个空列表 xs 和 edge_features，用于存储每一层的节点特征和边特征。 2. 对于每一层（通过 self.num_layers 控制循环次数）： - 调用 self.convs[i] 方法，传入节点特征 x、边的索引 edge_index、边的...

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2022-11-03 上传
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