小米氮化镓可以给拯救者Y7000充电吗?

65W氮化镓充拯救者Y7000体验
本文介绍了使用65W小米氮化镓充电器为联想拯救者Y7000笔记本供电的体验。文中提到,尽管可以通过转接方式实现充电,但由于快充协议不兼容,实际充电功率远低于原装135W充电器,且在正常使用情况下电量维持不变。此外,还对比了不同充电方式下笔记本的性能表现。

如何实现

小米氮化镓充电器是一个c to c 的一个充电器

拯救者Y7000提供了Type-c的端口,但这个口不可以充电,它是用来转VGA,HDMI,DP之类了,可以外接显示器,拓展坞之类的。

要用氮化镓充电的话,还需要去淘宝买一个type-c转联想方口的一个转接器。
在这里插入图片描述

这样下来,首先来讲是可以使用的,但是由于快充协议的不兼容,充电器无法满血65w为拯救者充电,拯救者原装充电器是135w。显而易见是差的很远的。

用65w氮化镓充电,笔记本正常使用的情况下,电量会保持不变,不会增加也不会减少。

性能方面,我看了网上的文章,他用工具测了原装充电器、氮化镓和电池状态下运行的性能,性能方面也是有影响的。

整体看,65w氮化镓充拯救者除了方便没有其他优点了(所以我就给退了)

也有135w的氮化镓,但是贼贵,而且也不比原装的轻便。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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