WPM2015-3-TR-VB一款SOT23封装P—Channel场效应MOS管

WPM2015-3-TR-VB是VBsemi品牌的P—Channel沟道场效应晶体管,具体参数如下:
- 封装:SOT23
- 最大工作电压:-20V
- 最大电流:-4A
- RDS(ON):57mΩ @ VGS=4.5V, VGS=12V
- 阈值电压:Vth=-0.81V

**应用简介:**
适用于需要P—Channel MOSFET的电路和模块,特别是在需要较低阻抗和较小阈值电压的场合。

**示例应用:**
1. **电源管理模块:** 由于低阻抗和适中的电流容量,适用于电源开关和调节模块。
  
2. **电机驱动:** 在需要反相控制的场合,如直流电机驱动模块。

3. **电池保护电路:** 由于低阈值电压和SOT23封装的小型尺寸,适用于电池保护电路,确保在低电压状态下切断电池。

请注意,具体应用需根据项目的电气要求和设计参数进行验证。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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