电机电控学习课程来袭

最新推荐文章于 2025-11-30 23:04:40 发布

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彼得林奇的“隐形冠军“在工业4.0背景下的发掘方法

AI架构师小马

03-30

949

在工业4.0的浪潮下，全球制造业正经历着深刻的变革。信息技术与制造业的深度融合，催生了大量新兴的商业模式和技术创新。“隐形冠军”企业作为各个细分领域的佼佼者，它们在市场中占据着重要地位，但往往由于低调行事而不被大众熟知。彼得林奇作为投资界的传奇人物，他的投资理念和方法对于发掘具有潜力的企业具有重要的指导意义。本文的目的在于探讨如何结合彼得林奇的投资理念，在工业4.0的背景下发掘“隐形冠军”企业。

电机电控标定的详细步骤及相关学习资料

qq_40844444的博客

12-06

2230

标定准备学习资料：《车用永磁同步电机驱动器标定流程》详细介绍了标定前的环境准备、设备检查以及必要的理论知识储备等内容；《新能源汽车永磁同步电机系统标定方法及实现》也对电机电控标定前需掌握的电机基本参数、运行环境、工作要求等做了阐述. 具体内容：了解电机基本参数：明确电机的功率、额定转速、额定电流、电机电阻、电感、反电动势等，这些参数是后续标定工作的基础，可通过电机的技术手册或相关设计文档获取准确数值. 熟悉运行环境和工作要求：掌握电机的负载特性、工作温度范围等信息，以便在标定过程中准确模拟实际工况，

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厦门某双非渣硕-春招前端0offer-想转回嵌软各位如何看

han_xue_feng的博客

06-06

1750

bg：本2硕末9，0科研，0实习找了两三个月暑期实习，简历一个外卖项目，目前就学了ssm，mysql。可投的还是很多的，不想卷大厂的同学可以看一下 #互联网公司评价# #实习，投递多份简历没人回复怎么办。慢慢在接受go，心情好一点了，一直担心学得慢被说，现在想想也不太可能，云智还在哐哐招人怎么可能辞退呢。有人晚上收到过腾讯的面试邮件吗，中午收到hr电话，问还看不看机会，我说了在看，她也说了会马上安排面试。#内推京东# #社招# #java# 岗位职责：1.主导和参与系统分析设计工作，承担核心架构的代码实。

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新能源汽车电机电控系统介绍

01-14

新能源电动汽车性能还有巨大的提升空间，大家往往关注电池，作为决定电动汽车性能的关键部件，本文详细说说电机电控。一、电机电控的重要性新能源汽车作为传统燃油汽车的替代品，其主要电气系统即为在传统汽车“三小...

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解析电动汽车电机电控技术

01-14

现阶段关于电动汽车关键零部件的讨论，大部分主要集中在对动力电池的讨论上，而对电机电控等方面的探讨，却少之又少。究其原因，一方面是关于动力电池技术的发展上，不时有新技术与新热点出现，容易吸引媒体与读者的...

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新能源汽车电机、电控技术剖析

01-14

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电动车电机电控基本知识.ppt

04-29

驱动电机控制器是用来控制驱动电机的前进、倒退，维持电动车正常运转的装置，通过控制电机的工作电流来实现对电机扭矩的供给，保证按照我们的意愿进行驱动车辆，并且能够在合适工况下进行能量回馈。驱动电机控制器的...

vivado FFT IP 学习及仿真笔记

在读研究生，偏FPGA功能设计

11-30

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本文介绍了FFT（快速傅里叶变换）的基本原理及其IP核实现方法。主要内容包括：1）FFT作为DFT的快速算法，其计算结果与DFT一致；2）FFT IP核的驱动逻辑，详细解析了AXI4-Stream协议接口及配置参数；3）FFT IP核的配置方法，涵盖架构选择、数据格式、缩放选项等关键设置；4）通过Matlab和Verilog仿真对比验证了FFT IP核的正确性，结果显示与理论值误差在±3以内。文章还提供了相关参考资料，为FPGA实现FFT提供了实用指导。

windows上位机开发学习（二）计时器案例（下） int大小

qq_43091070的博客

11-29

728

本文介绍了Windows上位机开发中计时器案例的代码实现过程。首先通过工具箱添加Timer控件并设置1秒间隔，然后详细讲解了核心代码：1)声明全局变量记录时间；2)实现"开始"按钮点击事件，解析用户输入并初始化计时器；3)编写Timer的Tick事件处理逻辑，每秒更新界面并判断倒计时结束。文章还展示了完成效果图，并附带单片机int类型大小对照表。最后提供了C#串口通信编程的学习参考网址，欢迎交流讨论。

ClickHouse 学习笔记：单例模式安装部署实战指南

千木一枝的博客

11-30

627

ClickHouse 是由俄罗斯「Yandex」公司开源的列式存储数据库，专门用于 OLAP（在线分析处理）场景。本笔记记录了 ClickHouse 单例模式的完整安装部署流程，帮助开发者快速搭建分析型数据库环境。

Golang 构建学习

2509_94101141的博客

11-30

453

Web开发虽然可以用多种不同的语言实现，但是基本的理论是一致的，比如鉴权，路由，数据库抽象，参数校验，mvc分层等等。第三个括号是输出参数的声明，注意这个没有向上面例子中提前声明返回值变量，需要在函数体中。函数如果是在模块内部，也就是同一个package目录下，则不同导入，直接调用就行。与以上雷同，区别在于返回值，如果两个相同类型的返回值，则可以采用省略的写法。引用传递: 函数中使用的是指向值的指针地址，通过函数修改传递的数据。值传递：函数中使用的是被复制的值，不影响外部数据。第二个括号是输入参数的声明。

DeepSeekMath-V2学习

hang on it more longer

11-29

664

DeepSeekMath-V2 通过 **"生成器 - 验证器 - 元验证器" 三位一体架构和"验证器先行" 训练策略 **，实现了 AI 数学推理的质的飞跃，不仅在顶级数学竞赛中达到人类金牌水平，更建立了一个能够自我验证、自我完善的推理系统，为 AI 在科学证明、复杂推理领域的应用开辟了新道路。注：本介绍基于 DeepSeekAI 于 2025 年 11 月 27 日发布的官方论文和技术文档。

【AI 学习】从0到1深入理解Agent AI智能体：理论与实践融合指南

CodeSuc 的技术博客

11-25

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Agent AI智能体正成为人工智能领域的重要发展方向，其核心在于通过感知、思维、决策和行动四个环节实现自主任务执行。本文系统介绍了Agent AI的基础概念、核心组件及工作原理。智能体通过感知模块获取环境信息，借助大语言模型支持的思维引擎进行推理决策，并利用工具库和记忆系统实现复杂任务处理。ReAct框架等关键技术通过结合推理与行动，有效提升了智能体的任务执行能力。

MES学习笔记之MES系统的作用和定位及与SCADA的关系

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做有价值的事，积累有价值的笔记！

11-30

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摘要：MES系统作为制造执行系统，承担着连接企业计划层（ERP）和设备层（SCADA/PLC）的关键桥梁作用，主要使命包括生产调度、过程管控和数据枢纽三大核心功能。其与SCADA系统形成上下级协作关系，SCADA负责实时数据采集和设备控制，MES则基于这些数据进行生产决策。在实际应用中，需重点关注数据接口对接、报警联动和冗余设计等协同点，实现从设备到管理的闭环运作。（149字）

残差网络论文学习笔记：Deep Residual Learning for Image Recognition全文翻译

Luu_uu_uu的博客

11-29

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深层神经网络的训练难度更高。本文提出一种残差学习框架（residual learning framework），旨在降低远超以往深度的网络训练复杂度。我们将网络层明确重构为学习参考层输入的残差函数（learning residual functions with reference to the layer inputs），而非学习无参考基准的函数。综合实证结果表明，该残差网络更易于优化，且能通过显著增加深度提升模型精度。

LLM底层原理学习笔记：上下文窗口扩展技术如何突破记忆瓶颈，解锁大模型的长文本理解力

这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”

11-29

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本文探讨了大型语言模型（LLMs）上下文窗口扩展技术及其应用。传统Transformer模型受限于4K-8K的Token处理能力，难以应对长篇文档。通过位置编码外推（如RoPE和ALiBi）和稀疏注意力机制，研究者成功将处理长度提升至数万甚至十万Token级别。这些技术解决了二次计算复杂度和位置编码失效问题，使模型能准确理解长文本中的位置关系。在专业领域如法律合同分析和技术文档处理中，扩展后的模型展现出跨章节推理和全局理解的优势，推动了LLMs向"专业知识处理器"的演进。

HTTM: Head-wise Temporal Token Merging for Faster VGGT论文学习

LI_XIAO_XING的博客

11-30

664

关键优势：计算量从 O (N²) 降到 O (N×K)（K 是每个 token 的邻居数，通常 K 固定为几十 / 几百），当 N 很大时，O (N×K)≈O (N)，几乎线性增长，速度大幅提升。关键目标：让合并后的 Token 能替代原始 Token 的核心信息，同时减少 Token 总数（比如从 N 减到 M，M<N），让注意力计算量从 O (N²) 降到 O (M²)，实现加速。因为vggt里面的token对其他的token都挺关联的，很难说它就和特定的几个token特别关联，其他的就不关联。

学习笔记二十一：深度学习

dengdaijc的专栏

11-29

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典型的深度学习模型是深度神经网络（deep neural network），即具有很多隐层的神经网络。增加隐层的数目比增加隐层神经元的数目更有效，因为增加隐层数不仅增加了拥有更多参数的机会，而且增加了模型抽象的层次。增加隐层数会带来更多的参数（连接权、阈值），从而增加模型的复杂度。

Solon AI 开发学习8 - chat - Vision（理解）图片、声音、视频

向往自由的少年！（我是一个少年！！！）

11-30

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本文介绍了大模型对多媒体内容的理解能力，包括图像、音频和视频三种类型。针对每种媒体类型，提供了相应的接口使用方法：Image接口支持URL、Base64字符串或字节数组创建图片；Audio和Video接口支持通过URL创建音频和视频。示例代码展示了如何将多媒体内容与提示语一起提交给大模型进行处理，实现内容识别和理解功能。这种能力扩展了大模型在多媒体分析领域的应用场景。

电机电控入门学习

03-22

好的，我现在需要帮助用户学习电机电控系统的基础知识。首先，用户提供的引用内容提到了直流无刷电机的结构和驱动器，以及法拉第电磁感应定律。我得确保自己正确理解这些概念，并结合更全面的知识来组织回答。首先...