第一次做胆机,选了最经典的单端共阴架构.电路没有什么复杂的,基本就是教科书电路,没有用负反馈,因为我不喜欢负反馈的声音.用电路板做机器焊接也没什么难度,器件找好开焊就行,试做机就不打算找外壳了,也不用考虑音量电位器的问题,这么裸听也蛮好看的. 电源方面HT用的250V,晶体管串联稳压,直流稳压灯丝.这个电源方案很不错,整机底噪控制在了-100dB. 12AU7的工作点设置在Ia=5mA,Vgk=-5V左右,Ua=150V. 这个工作点兼顾了输入输出,因为我希望能够输入2Vrms信号,输出有一点电

本文包含了我在开发项目中经历过的实用的ABAP单元测试指导方针.我把它们安排成为问答的风格,欢迎任何人添加更多的Q&A's,以完成这个列表. 在我的项目中,只使用传统的ABAP report.所以很不幸我不能使用ABAP单元测试了,是吗?有个好消息:无论你正在使用哪一种ABAP代码对象进行开发,都可以通过添加单元测试使得它更加稳定和更易于扩展.对于reports,模块池(module pools)和函数组(function groups),可以通过添加手写本地类的方式添加单元测试.假设一个简单的

首先想强调一下“语音识别”四个字字面意义上的需求:用户说话然后马上把用户说的话转成文字显示!,这才是开发者真正需要的功能. 做需求之前其实是先谷歌百度一下看有没有造好的轮子直接用,结果真的很呵呵,都是标着这个库深入学习的标题,里面调用一下api从URL里取出一个本地语音文件进行识别,这就没了? 最基本的需求都没法实现. 今天整理下对于此功能的两种实现方式: 首先看下识别请求的API有两种 SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest 和 SFSpeechURLRec

前言 八年的坚持敌不过领导的固执,最终还是不得不阔别已经成为我第二语言的C#,转战Java阵营.有过短暂的失落和迷茫,但技术转型真的没有想象中那么难.回头审视,其实单从语言本身来看,C#确实比Java更优秀(并非C#天生丽质,而是它站在了巨人的肩膀上). 本文并非为.NET正名而来,而仅仅是分享作者近几年在ASP.NET跨平台方面的研究与实践经验,算是对八年的.NET之路作一个阶段性的总结. .NET技术自诞生以来,便一直因其跨平台能力差而广受诟病.这里面有微软有意为之,也有别有用心之人在混淆视

由于年末将至,前阵子一直忙于工作的事务,不得已暂停了微信订阅号的更新,我将会在后续的时间里尽快的继续为大家推送更多的博文.毕竟一个人的力量微薄,精力有限,希望大家能理解,仍然能一如既往的关注和支持shuang_lang_shuo[破狼]微信号,同时也欢迎大家的高质量文章的投稿. 在2015年一年时间中,我.雪狼大叔.彭洪伟一起共同编写了<AngularJS深度剖析与最佳实践>这本前端Angular.js框架的进阶书籍.在写作期间也得到很多人的支持,特别是在Angularjs中文社区群中的各位群

XSS与CSRF 哈哈,有点标题党,但我保证这篇文章跟别的不太一样. 我认为,网站安全的基础有三块: 防范中间人攻击 防范XSS 防范CSRF 注意,我讲的是基础,如果更高级点的话可以考虑防范机器人刷单,再高级点就防范DDoS攻击,不过我们还是回到“基础”这个话题上吧,对于中间人攻击,使用HTTPS是正确且唯一的做法,其它都是歪门邪道,最好还要购买各个浏览器都承认的SSL证书:防范XSS,关键点在于将用户提交数据呈现在页面上的时候,需要使用Html Encode,或在处理带HTML格式的用户表单

这个最佳实践是我目前人在做的一个站点,主要功能: oauth登录 发布文章(我称为"片段"),片段可以自定义一些和内容有关的指标,如“文中人物:12”.支持自定义排版.插图.建立相册. 多个片段可以组织在一起,形成"事件". 任意事件.片段都可以互相标记因果关系. 可以follow事件或者他人. 事件和片段模糊搜索. 我对目前前端框架的观点已在另一篇文章中讲过,这里只介绍一下目前实践的情况. 使用requirejs做模块化,上线时用r.js打包. 使用avalon做

10 个最佳的 Node.js 的 MVC 框架 oschina 发布于: 2014年02月24日 (33评) 分享到:    收藏 +322 Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台, 用来方便地搭建快速的, 易于扩展的网络应用· Node.js 借助事件驱动, 非阻塞 I/O 模型变得轻量和高效, 非常适合 run across distributed devices 的 data-intensive 的实时应用· 本文介绍 10 个基于 Node.

CSharpGL(37)创建和使用VBO的最佳方式 开始 近日在OpenGL红宝书上看到这样的讲解. 其核心意思是,在创建VBO时用 glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, length, NULL, GL_STATIC_DRAW); 来初始化buffer占用的内存(此内存在GPU端),其中的 NULL 表示并未初始化数据(即此buffer中的数据是随机值,类似在C语言中刚刚创建一个数组 ]; 的情况). 这样,就不必在CPU端申请大量内存了.接下来需要初始化buffer数据

在大型企业中,由于业务复杂.数据量大.数据格式不同.数据交互格式繁杂,并非所有的操作都能通过交互界面进行处理.而有一些操作需要定期读取大批量的数据,然后进行一系列的后续处理.这样的过程就是"批处理". 批处理应用通常有以下特点: 数据量大,从数万到数百万甚至上亿不等: 整个过程全部自动化,并预留一定接口进行自定义配置: 这样的应用通常是周期性运行,比如按日.周.月运行: 对数据处理的准确性要求高,并且需要容错机制.回滚机制.完善的日志监控等. 什么是Spring batch Sprin

Atitit 数据存储视图的最佳实际best practice attilax总结 1.1. 视图优点:可读性的提升1 1.2. 结论  本着可读性优先于性能的原则,面向人类编程优先于面向机器编程,应该优先使用视图2 1.3. 视图的缺点:复杂视图有时可能带来性能下降3 1.1. 视图优点:可读性的提升 视图的主要作用有以下几点:视点集中:使用户只关心它感兴趣的某些特定数据和他们所负责的特定任务简化操作:,若视图本身就是一个复杂查询的结果集,这样在每一次执行相同的查询时,不必重新写这些复杂的查询

本文作者在和同事的一次讨论中发现,对 IntelliJ IDEA 内存采用不同的设置方案,会对 IDE 的速度和响应能力产生不同的影响. Don't be a Scrooge and give your IDE some more memory 不要做守财奴,给IDE多留点内存吧. 昨天,大家就是否自定义 IntelliJ IDEA的内存设置进行了讨论,有些人选择默认设置,有些人会对默认的设置进行简单的变更,还有一些开发者会基于他们的需求进行全面复杂的设置.笔者目前的工作是处理几个微服务项目和一

Atitit.log日志技术的最佳实践attilax总结 1. 日志的意义与作用1 1.1. 日志系统是一种不可或缺的单元测试,跟踪调试工具1 2. 俩种实现[1]日志系统作为一种服务进程存在 [2]日志系统作为系统调用存在2 3. 上下文(手动或者aop模式,记录参数)MDC2 3.1. 2 4. 日志格式规范2 4.1. 输出地点:日志,console,db2 5. 动态切换日志2 6. 大数据搜索与日志挖掘及可视化方案--ELK Stack:Elasticsearch.Logstash.K

jQuery 插件可以为你做许多事情,你可以很容易地把这些插件集成到您的网站.网络上的 jQuery 日期选择器和日历插件很多,但找不到很满意的时间选择器插件. 在这里,我们收集了最好的一组 jQuery 时间选择器插件列表分享给大家. 您可能感兴趣的相关文章 Web 前端开发人员和设计师必读精华文章推荐 精心挑选的优秀jQuery Ajax分页插件和教程 12个让人惊叹的的创意的 404 错误页面设计 让网站动起来!12款优秀的 jQuery 动画插件 8个前沿 HTML5 & CSS3 效果

Android中点击隐藏软键盘最佳方法 实现功能:点击EditText,软键盘出现并且不会隐藏,点击或者触摸EditText以外的其他任何区域,软键盘被隐藏: 1.重写dispatchTouchEvent()方法,获取当前触摸事件为DOWN的时候隐藏软键盘 @Override public boolean dispatchTouchEvent(MotionEvent ev) { //Finger touch screen event if (ev.getAction() == MotionEve

难得买到并喜欢一本好书,‘PHP核心技术与最佳实践’. 几天时间,先看了个大概,总结一下整体是什么样子的,怎么看怎么学. 1.总共14章: 2.第1.2章讲PHP的OOP: 其中第一章侧重于PHP的OOP与Java等的对比,面对对象开发的概念性问题,PHP的OOP的特殊之处,并对此给出代码例子: 3.第3.4.5章对某一个基础技术应用进行详解: 第3章讲正则表达式(md,为啥我总是看了就忘,这个东西...): 第4章讲网络技术,包括HTTP协议,socket,抓包,cURL,SMTP等应用层应用

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A group of two or more people wants to meet and minimize the total travel distance. You are given a 2D grid of values 0 or 1, where each 1 marks the home of someone in the group. The distance is calculated using Manhattan Distance, where distance(p1,

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