Altium Designer 在PCB覆铜时,所有的过孔和焊盘都是十字连接即Relief Connect连接的,没有像PROTEL 99SE一样只有接地的焊盘才是十字连接而过孔是直接连接的. 如下图所示: 处理问题方法: step1:design>rules>plane>polygon connection style step2:new rule>advanced>query helper>object type checks>双击IsVia>OK退出&

设置所有的过孔盖油 ==> 先选中一个过孔,然后根据对象类型查找相似器件,选中所有的过孔,然后勾选过孔盖油选项即可. 上述这种方法不是太好,每次修改完PCB后都要确认下新增的过孔是否已经过孔盖油.但是也还算方便实用. 还有一种方法,通过设计规则实现过孔盖油,操作起来复杂一点,好处是每次修改PCB后都不需要操心新增的过孔的盖油问题,文章链接: https://blog.csdn.net/Mark_md/article/details/118542699?spm=1001.2014.3001.550

概述   如上图所示, 在TCP三次握手中,服务器维护一个半连接队列(sync queue) 和一个全连接队列(accept queue). 当服务端接收到客户端第一次SYN握手请求时,将创建的request_sock结构,存储在半连接队列中(向客户端发送SYN+ACK,并期待客户端响应ACK),此时的连接在服务器端出于SYN_RECV状态.当服务端收到客户端最后的ACK确认时,将半连接中的相应条目删除,然后将相应的连接放入 全连接队列中, 此时服务端连接状态为ESTABLISHED. 进入全连

在AD设计中,主要有三种大面积覆铜方式,分别是Fill(铜皮) Polygon Pour(灌铜)和Plane(平面层),这三种方式刚开始的时候没有细细区分,现在分别应用了一下, 总结如下,欢迎指正 Fill:表示绘制一块实心的铜皮,有点无差别攻击的味道,就是覆盖区域之内,所有的连线和过孔全都连接在一起,而不考虑是否属于同一个net. 应用——如果应用不好,就会造成信号干扰,接地或者短路的严重后果,一般用在散热,比如电源芯片的GND,可以大面积铺设.快捷键为Place/Fill(键盘依次P/F)

转载请注明出处,并附带本文网址https://www.cnblogs.com/brianblog/p/9894867.html, 由于高版本AD不能将机械层直接转变为KEPP OUT LAYER层,所以在铺铜后一般会采用沿着机械层画上一圈KEEP OUT,但是如果遇到不规则的板框时,显得很麻烦. 在此发现了一个比较好使的方法,分享给大家. 1.铺完铜后显示如下 2.D-R进入规则设置 3.新建间距规则,打开后如下修改红色圈出部分间距设置,一般位20~30mil 4.修改完毕后,选择覆铜,快捷键T

1.覆铜的意义     覆铜,就是将PCB上闲置的空间作为基准面,然后用固体铜填充,这些铜区又称为灌铜.敷铜的意义在于,减小地线阻抗,提高抗干扰能力:降低压降,提高电源效率:还有,与地线相连,减小环路面积.   2.覆铜步骤 (1)在下方选择对应的层(也可在覆铜对话框中选择): (2)采用快捷键P,G打开覆铜对话框,或者单击标题栏第二行右侧“放置多边形平面”. (3)选择填充模式,孤岛和铜的移除值,选择三种模式()..连接到何种网络(一般就是电源或地),选中移除死铜选项. (4)确定,鼠标确定覆

我们用过Altium Designer做设计的人都知道,Altium中有个强大的规则管理器,由于功能太多这里就先不介绍,有需要可以留言,今天的主题是讲解AD19的新功能,快速给单个焊盘设置与铜皮的连接属性.废话不多说,请看下文. 1.我们调出Properties面板(最好调出后固定住),然后选择需要更改连接方式的焊盘,如下图所示: 2.在Properties面板中找到Thermal Relief,按下图操作,最后弹出Edit Polygon Connect Style设置面板: 3.在设置面板中

KiCad 5.1.4 无法覆铜? 群里有小伙伴发现焊盘无法覆铜,只能靠手工连接. 这就奇怪了,正常情况不会出现的这种现象的. 分析了很多可能,比较间隙太小,有试着调过,但还是连接不上. 把封装的所有焊盘都删除,这个焊盘还是连接不上,说明不是 DRC 问题. 那么问题应该在焊盘上,打开焊盘的每个属性查看对比. 问题找到了发现 焊盘有单独的覆铜设置,不是 KiCad 5.1.4 的问题,是他自己在做封装时做错了.

内连接查询 内连接与SqL中inner join一样,即找出两个序列的交集 Model1Container model = new Model1Container(); //内连接 var query = from s in model.Student join c in model.Course on s.CourseCno equals c.Cno select new { ClassID = s.CourseCno, ClassName = c.Cname, Student = new {

在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层.卷积操作层.pooling层.非线性变换层.内积运算层.归一化层.损失计算层等:本篇主要介绍全连接层 该层是对元素进行wise to wise的运算 1. 全连接层总述 下面首先给出全连接层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "fc6" type: "InnerProduct" bottom: "

覆铜的安全间距(clearance)一般是布线的安全间距的二倍.但是在没有覆铜之前,为布线而设置好了布线的安全间距,那么在随后的覆铜过程中,覆铜的安全间距也会默认是布线的安全距离.这样与预期的结果不一样. 方法一: 布好线之后,把安全距离扩大到原来的二倍,然后覆铜,覆铜完毕之后再把安全距离改回布线的安全距离,这样DRC检查就不会报错了.这种办法可以,但是如果要重新更改覆铜的话就要重复上面的步骤,略显麻烦,最好的办法是单独为覆铜的安全距离设置规则. 方法二: (1)或者该规则,一劳永逸.Desig

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

博客断更了一周,干啥去了?想做个聊天机器人出来,去看教程了,然后大受打击,哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了.本来如意算盘打得挺响,作为一个初学者,直接看项目(不是指MINIST手写数字识别这种),哪里不会补哪里,这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识,还知道如何在具体项目中应用,学完后还能出来一个项目.是不是要为博主的想法双击666?图样! 现在明白了什么叫基础不牢地动山摇,明白了什么叫步子太大直接就放弃,明白了我是适合循序渐进的学习,暂时不适合对着项目直接干. 同时

目录 写在前面 全连接层与Softmax回顾 加权角度 模板匹配 几何角度 Softmax的作用 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 这篇文章将从3个角度:加权.模版匹配与几何来理解最后一层全连接+Softmax.掌握了这3种视角,可以更好地理解深度学习中的正则项.参数可视化以及一些损失函数背后的设计思想. 全连接层与Softmax回顾 深度神经网络的最后一层往往是全连接层+Softmax(分类网络),如下图所示,图片来自StackExchan

池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化. 1.tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) inputs: 进行池化的数据. pool_size: 池化的核大小(pool_height, pool_width),如[3,3]

使用之前那个格式写法到后面层数多的话会很乱,所以编写了一个函数创建层,这样看起来可读性高点也更方便整理后期修改维护 #全连接层函数 def fcn_layer( inputs, #输入数据 input_dim, #输入层神经元数量 output_dim,#输出层神经元数量 activation =None): #激活函数 W = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_dim,output_dim],stddev = 0.1)) #以截断正态分布的随机初始化

转自:http://blog.csdn.net/tennysonsky/article/details/45621341 写在前面: 1. accept 只是从全连接队列拿出一个已经建立好的socket,如果队列为空,则阻塞. 2. connect 过程为三次握手过程,是由内核完成的,connect只是通知内核:我要发起连接了.所以下图中的connect指向的是服务器的listen函数和accept函数之间 3. listen 函数不阻塞,仅仅告知内核,将socket变成被动连接的监听套接字,并

有两个表A和表B.表A结构如下: Aid:int:标识种子,主键,自增ID Aname:varchar 数据情况,即用select * from A出来的记录情况如下图1所示: 图1:A表数据表B结构如下: Bid:int:标识种子,主键,自增ID Bnameid:int 数据情况,即用select * from B出来的记录情况如下图2所示:  图2:B表数据为 了把Bid和Aid加以区分,不让大家有误解,所以把Bid的起始种子设置为100.有SQL基本知识的人都知道,两个表要做连接,就必须有

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

1.准备数据 把数据放进txt文件中(数据量大的话,就写一段程序自己把数据自动的写入txt文件中,任何语言都能实现),数据之间用逗号隔开,最后一列标注数据的标签(用于分类),比如0,1.每一行表示一个训练样本.如下图所示. 其中前三列表示数据(特征),最后一列表示数据(特征)的标签.注意:标签需要从0开始编码! 2.实现全连接网络 这个过程我就不多说了,如何非常简单,就是普通的代码实现,本篇博客的重点在于使用自己的数据,有些需要注意的地方我在后面会做注释.直接上代码 #隐含层参数设置 in_un