以下内容均来源于网络: 在进行综合,分析STA时,有几种库类型. NLDM: 非线性线载模型,最基本的dot lib. 电压源模型,cap值是单一值.  在90nm工艺以下,由于晶体管的特性变得很复杂,这种模型不 足以表现真实管子行为,WARNING PT-009也有对这一模型的阐述.所以90nm以下不推荐使用这种lib CCSM: Synopsys的复合电流源模型,与NLDM不同,它是电流源模型,表现为lib中有IVtable. ECSM: Cadence的有效电流源模型,与CCSM一样,都是

第1周的内容,介绍了: 电阻.独立源.受控元件等实体元器件, 电流.电压.功率等抽象名词, 端口.参考方向等分析时的概念工具, KCL.KVL两大分析定律, 解线性电路的普适方法----2B法. 引入电路分析软件:Multisim 第3讲 支路变量 4大支路变量: ·Current:dc&ac ·Voltage ·Potential:the reference point 任意的,电压降: ·Electromotive force 变量为常数,大些:否则小写. 第4讲 参考方向 此点为与高中电路

这部分内容大部分参考W.Y.Choi的课堂讲义第三讲和第四讲:http://tera.yonsei.ac.kr/class/2007_1/main.htm 一.小信号模型 首先要明确一点,大部分情形MOSFET都是工作在饱和区.在饱和区工作的状态我们通常称为静态工作点,在此状态附近考虑一个小的控制信号扰动$v_{GS}$,漏极伴生的附加电流记为$i_D$. 小信号模型就是用于研究这两个物理量之间的关系. 由MOSFET在饱和区的关系$I_D=\frac12\mu_nC_{ox}\frac{W}{

3.1 直流变压器模型 如图3.1所示,任何开关变换器都包含三个部分:功率输入,功率输出以及控制输入.输入功率按控制输入进行特定的功率变换输出到负载.理想情况下,这些功能将以100%的效率完成,因此 \[P_{in} = P_{out} \tag{3.1} \] 或者 \[V_{g} I_{g} =VI \tag{3.2} \] Fig 3.1 Basic equations of an ideal DC-DC converter 这些关系只有在平衡(DC)条件下才是成立的:在瞬态过程,变换器中

3.3 等效电路模型的构建 接下来,让我们完善直流变压器模型来解决变换器的损耗问题.这将使用众所周知的电路分析技术来确定变换器的电压,电流和效率. 在前面的章节,我们利用电感伏秒平衡和电容电荷平衡得到了式(3.11)和式(3.13),这里我们重写: \[<v_{L}> = 0 =V_{g} - IR_{L} -D^{'}V \\<i_{C}> = 0 =D^{'}I - \frac{V}{R} \tag{3.15} \] 这些方程表明,电感电压与电容电流的直流分量为0.与其像上一节

3.4 如何获得模型的输入端口 Fig 3.16 Buck converter example 让我们尝试使用3.3.3节的步骤来推导图3.16所示的Buck变换器的模型.电感绕组电阻同样由串联电阻\(R_{L}\)来代替 电感电压平均值表示为: \[<v_{L}>=0 =DV_{g}-I_{L} R_{L}-V_{C} \tag{3.24} \] 该方程式描绘了一个具有直流电感电流\(I_{L}\)的环路.这个环路电压分别为:(1)从属电压源\(DV_{g}\):(2)电阻\(R_{L}\)

7.4 规范电路模型 在讨论了推导开关变换器交流等效电路模型的几种方法后,让我们先停下来,说明下这些结果.所有的在 CCM下以PWM工作的DC-DC变换器都具有相似的基本功能.首先,他们在理想情况下,以100%效率对电压或者电流等级进行转换.其次,他们包含对波形的低通滤波器.尽管必须滤除高频开关纹波,但这种滤波也会影响到低频电压和电流的变化.第三,可以通过占空比的变化来控制变换器的波形. 我们期望具有相似物理特性的变换器具有相似的等效电路结构.因此,我们可以定义一个规范电路模型,来正确说明所有这

在这一章中,我们将直接进入项目,并且为产品和分类添加一些基本的模型类.我们将在Entity Framework的代码优先模式下,利用这些模型类创建一个数据库.我们还将学习如何在代码中创建数据库上下文类.指定数据库连接字符串以及创建一个数据库.最后,我们还将添加视图和控制器来管理和显式产品和分类数据. 注意:如果你想按照本章的代码编写示例,你必须完成第一章或者直接从www.apress.com下载第一章的源代码. 2.1 添加模型类 Entity Framework的代码优先模式允许我们从模型类创

前言 相信一直关注我的园友都知道,我写的博文都没有特别枯燥理论性的东西,主要是当每开启一门新的技术之旅时,刚开始就直接去看底层实现原理,第一会感觉索然无味,第二也不明白到底为何要这样做,所以只有当你用到了,你再去看理论性的文章时才会豁然开朗,这是我一直以来学习技术的方法.本文我们来讲解.NET Core中的模型绑定. 话题 在ASP.NET Core之前MVC和Web APi被分开,也就说其请求管道是独立的,而在ASP.NET Core中,WebAPi和MVC的请求管道被合并在一起,当我们建立控

大家好,我又来吹牛逼了 ~-＿-~ 转载请注明出处:来自吹牛逼之<ASP.NET路由模型解析> 背景:很多人知道Asp.Net中路由怎么用的,却不知道路由模型内部的运行原理,今天我就给大家吹下ASP.NET的路由模块是如何工作的. ps:这是针对ASP.NET4.5版本的,好像在最新的5.0版本中加入了OWIN,彻底解耦了和Web服务器的耦合,我还没有研究过,不敢妄言4.5的模型适用5.0.(是不是被我严谨的态度震慑了＿-＿) action*0x1:大话ASP.NET模型 首先我们先来了解下一

高性能IO模型浅析 服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型,常见的IO模型有四种: (1)同步阻塞IO(Blocking IO):即传统的IO模型. (2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK.注意这里所说的NIO并非Java的NIO(New IO)库. (3)IO多路复用(IO Multiplexing):即经典的Reactor设计模式,有时也称为异步阻塞IO,Java中的Selector和Li

其实任何资料里面的任何知识点都无所谓,都是不重要的,重要的是学习方法,自行摸索的过程(不妥之处欢迎指正) 汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#mvc 本章Demo:https://github.com/dunitian/LoTCodeBase/blob/master/NetCode/6.网页基础/BMVC5/MVC5Base/Controllers/ModelController.cs 说重点,先简单说下过度提交,一般黑客利用这个和

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

本次要和大家分享的是webapi的模型验证,讲解的内容可能不单单是做验证,但都是围绕模型来说明的:首先来吐槽下,今天下午老板为自己买了套新办公家具,看起来挺好说明老板有钱,不好的是我们干技术的又成了搬运工(谁叫技术部男的多呢哈哈),话说让我们搬点儿什么小座椅板凳就够了吧,为什么4大箱的家具都让我们动手,每箱东西拆分出来每件几乎需要至少4个人才能挪到的东西,而且不少呢,这是让我们搬完后不用上班的节奏吧:我很想问的是买这么贵的东西,难道不给包送和组装?行政部门就不能请点搬运工,非要节约这点钱(技术可

开本系列,讨论一些有趣的 CSS 题目,抛开实用性而言,一些题目为了拓宽一下解决问题的思路,此外,涉及一些容易忽视的 CSS 细节. 解题不考虑兼容性,题目天马行空,想到什么说什么,如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性,赶紧去补习一下吧. 不断更新,不断更新,不断更新,重要的事情说三遍. 谈谈一些有趣的CSS题目(一)-- 左边竖条的实现方法 所有题目汇总在我的 Github . 2.类似下面这个图形,只使用一个标签,可以有多少种实现方式: 假设我们的单标签为 div: <div><

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

初识马尔可夫和马尔可夫链 作者:白宁超 2016年7月10日20:34:20 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇对马

这篇文章我们来讲讲模型绑定(Model Binding),其实在初步了解ASP.NET MVC之后,大家可能都会产生一个疑问,为什么URL片段最后会转换为例如int型或者其他类型的参数呢?这里就不得不说模型绑定了.模型绑定是指,用浏览器以HTTP请求方式发送的数据来创建.NET对象的过程.每当定义具有参数的动作方法时,一直是在依赖着这种模型绑定过程. 准备项目 我们先来创建一个MVC项目,名叫MVCModels,并在Models文件夹中创建一个新的类文件Person. using System;

实例 让弹性盒的元素以相反的顺序显示,且在必要的时候进行拆行: display:flex; flex-flow:row-reverse wrap;   效果预览 浏览器支持 表格中的数字表示支持该属性的第一个浏览器的版本号. 紧跟在 -webkit-, -ms- 或 -moz- 后的数字为支持该前缀属性的第一个版本. 属性           flex-flow 29.021.0 -webkit- 11.010.0 -ms- 28.018.0 -moz- 9.06.1 -webkit- 17.0

1.框模型:盒模型,①对象实际宽度=左右外边距+左右边框+左右内边距 + width:②对象实际高度=上下外边距+上下边框+上下内边距 + height: 2.外边距:margin:取值:①top(上) right(右) bottom(下) left(左):②value:一个值,四个方向相同:③top/bottom(上/下) left/right(左/右):上下一致,左右一致:④auto:左右水平居中,上下无效(前提必须设置宽度): 3.外边距合并:两个垂直外边距相遇,形成一个外边距,以值大者为