开关电源次级回路采用LM358恒流恒压电路原理图是由LM358放大器与精密电压调整器TL431构成的恒压、恒流控制电路。变压器绕组N2感应电压经VD2整流，C2、L1、C3组成的π滤波电路，在C3上得到直流输出电压。设置N1绕组的目的是当输出短路时IC1也能正常工作，以保证电路的安全。恒压电路工作原理：U2、ICIB、R6、R7、VD4、R10、U1组成电压控制环路。U2（TL431）是精密电压调整器，阴极K与控制极R直接短路构成精密的2.5V基准电压。R4是U2的限流电阻。2.5V基准电压由电阻R5送到ICIB反相输入端（6脚）；而同相输入端（5脚）则由R6、R7的分压比来设定。若输出电压上
其实以前讲述windows平台下的磁盘驱动的开发挺多，而且时间也是非常早。以下连接：https://blog.csdn.net/fanxiushu/article/details/9903123?spm=1001.2014.3001.5501https://blog.csdn.net/fanxiushu/article/details/11713357?spm=1001.2014.3001.5501讲述的主要就是以Storport和Scsiport框架为主的windows平台的虚拟磁盘驱动开发，并且在CSDN上提供了一个基于这两个框架的例子代码：https://download.csdn.ne
AppleWatchUltra可能正在发生一件有趣的事情，似乎苹果计划采用工业3D技术生产Apple设备内部使用的组件。苹果分析师郭明錤表示该公司计划采用金属钛生产零部件，不过他的这一说法的真实性仍然存疑。虽然郭明錤并没有直接指出苹果会采用3D打印技术，但有理由让人认为，这可能涉及到使用液态金属打印组件。早在2010年，苹果公司就宣布获得了使用这种比钢更硬、比钛合金更强的材料的永久许可。最近获得的各种专利表明，苹果公司将继续使用这种材料。苹果采用3D打印将引发其他公司效仿郭明錤认为，如果苹果确实在其制造链中采用3D打印技术，那么3D打印技术在零部件设计和工业生产中的应用将会合法化、普及化。他指
据韩国媒体TheElec报道，除了DBHitek之外，韩国8英寸晶圆代工厂的产能利用率与2022年相比下降了一半，原因是IT设备和相关半导体需求低迷。虽然韩国的一些晶圆代工厂致力通过降价来提高利用率，但效果有限，一些8英寸晶圆代工厂甚至关闭了部分晶圆厂设备。TheElec援引业内消息人士的话说，三星电子、SKHynixSystemIC和KeyFoundry等韩国晶圆代工厂的8英寸晶圆产能利用率目前约为40%～50%，远低于2022年的近90%。DBHiTek的8英寸晶圆产能利用率也从2023年初下降了10%，降至目前的65%～75%，但与2022年第三季度95%的高利用率相比，这一数字仍然相形
SQLAlchemy无疑是非常强大的，但是文档隐含地假设了很多先验知识和关系主题，混合了backref和新的首选back_populates()方法，我觉得这很困惑。以下模型设计几乎与处理AssociationObjectsformany-to-manyrelationships的文档中的指南完全相同。.可以看到评论还是和原文一样的，只是改了代码而已。classMatchTeams(db.Model):match_id=db.Column(db.String,db.ForeignKey('match.id'),primary_key=True)team_id=db.Column(db.
SQLAlchemy无疑是非常强大的，但是文档隐含地假设了很多先验知识和关系主题，混合了backref和新的首选back_populates()方法，我觉得这很困惑。以下模型设计几乎与处理AssociationObjectsformany-to-manyrelationships的文档中的指南完全相同。.可以看到评论还是和原文一样的，只是改了代码而已。classMatchTeams(db.Model):match_id=db.Column(db.String,db.ForeignKey('match.id'),primary_key=True)team_id=db.Column(db.
大家好，我是Redis的新手，我正在关注instagram工程博客以进行优化。我通过哈希测试了100万个key存储的内存使用情况(1000个哈希，每个哈希有1000个key)。根据Instagram帖子here它只占用了16MB的存储空间，但我的测试占用了38MB。谁能告诉我哪里出错了？这是我的测试代码:#-*-coding:utf-8-*-importredis#pool=redis.ConnectionPool(host=127.0.0.1,port=6379,db=4)NUM_ENTRIES=1000000MAX_VAL=12000000defcreateData(min,max
大家好，我是Redis的新手，我正在关注instagram工程博客以进行优化。我通过哈希测试了100万个key存储的内存使用情况(1000个哈希，每个哈希有1000个key)。根据Instagram帖子here它只占用了16MB的存储空间，但我的测试占用了38MB。谁能告诉我哪里出错了？这是我的测试代码:#-*-coding:utf-8-*-importredis#pool=redis.ConnectionPool(host=127.0.0.1,port=6379,db=4)NUM_ENTRIES=1000000MAX_VAL=12000000defcreateData(min,max
我们一直在为我们的应用程序使用AWSElasticache。我们最初将CPU警报阈值设置为22%(4个核心节点，因此有效90%的CPU使用率)，这是基于建议的阈值。但我们经常看到CPU利用率超过25%，达到28%、34%等值。考虑到Redis是单线程的，我试图理解这在理论上是如何可能的？我认为可能发生这种情况的唯一方法是在其他内核上进行维护操作，这可能会使CPU使用率超过25%。即使集群负载很高，它也应该将CPU使用率限制在25%并可能开始让客户端超时。谁能帮我了解下单线程Redis实例的CPU使用率在什么情况下可以超过100%的CPU使用率？ 最佳答案
我们一直在为我们的应用程序使用AWSElasticache。我们最初将CPU警报阈值设置为22%(4个核心节点，因此有效90%的CPU使用率)，这是基于建议的阈值。但我们经常看到CPU利用率超过25%，达到28%、34%等值。考虑到Redis是单线程的，我试图理解这在理论上是如何可能的？我认为可能发生这种情况的唯一方法是在其他内核上进行维护操作，这可能会使CPU使用率超过25%。即使集群负载很高，它也应该将CPU使用率限制在25%并可能开始让客户端超时。谁能帮我了解下单线程Redis实例的CPU使用率在什么情况下可以超过100%的CPU使用率？ 最佳答案
