记录并联电源的坑!

尝试将四个稳压供电电路并联使用,期望增加电流输出,却发现只有一路工作且发热严重。原因是各电路电压微小差异导致电流不平衡。电池并联则可行,因放电过程中电压会趋于一致。并联电源需谨慎处理电压匹配问题。

最近踩了一个并联电源的坑!

起因是这样的,我有四个稳压供电电路,每个电路的输出电流都不大,于是我打算将它们并联起来向外供电。

理论上,这四个电路将输出相同的电流,但实际发现并不是如此,实际上只有一路电路在输出,由于不堪重负,电流不足且发热严重。

查阅资料后才发现,原来稳压供电电路是不能并联输出的,因为每一路的电压虽然非常接近,但并不完全一致,那么只有电压最高的那一路才会向外放电。

但是为什么电池可以并联呢?这是因为电池随着放电电压会下降,直到所有并联电池的电压都一致,然后一起放电。

不得不说真坑啊。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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