CHA4314-98F是一款4.4-77.3GHz两级中功率单片放大器

最新推荐文章于 2025-11-30 01:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 01:00:00 发布 · 112 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#CHA4314-98F #放大器 #功率放大器

CHA4314-98F

高增益: 19dB
高输出功率: 26dBm (1dB 增益压缩)
高线性度: OIP3 = 34dBm
高效率: PAE = 31% (1dB 增益压缩)
低噪声: NF = 3.5dB
良好的输入/输出匹配: S11 & S22 < -12dB

CHA4314-98F 拥有 19dB 的高线性增益，这意味着它能够将微弱的信号放大 100 倍，使其变得更强。同时，它在 1dB 增益压缩点输出 26dBm 的功率，足以应对各种应用场景。

CHA3565-QAG
CHA3665-QAG
CHA3664-QAG
CHA8012-99F
CHA7618-99F
CHA4350-QDG
CHA3063-99F
CHA7060-QAB
CHA3656-FAB
CHA3666-QAG
CHA8618-99F
CHA5618-99F
CHA3656-QAG
CHA3666-99F
CHA3666-FAB
CHA3514-99F
CHA3513-99F
CHA3512-99F

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

立年电子

关注关注

2
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

20、GAT - POSE：用于未来姿态预测的图自编码器 - 变压器融合方法

qsc901234的博客

09-08

GAT-POSE是一种创新的未来姿态预测框架，融合图自编码器与变压器自编码器，提出Normal、Relative和Context三种令牌化策略，并采用未来掩码机制与MSE损失函数。基于Human3.6M数据集的实验表明，该框架在不同评估环境（Env-1/2/3）下展现出良好的可扩展性与适应性。尽管Ours-Context在部分指标上表现更优，但Ours-Normal整体误差更稳定，而Ours-Relative引入空间关系却带来更高误差。研究进一步展望了增强令牌化、跨数据集验证及在体育、医疗、娱乐等领域的实际

LLMs之MoE之DeepSeek-V3：DeepSeek-V3的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

12-27

3万+

LLMs之MoE之DeepSeek-V3：DeepSeek-V3的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录 DeepSeek-V3的简介 DeepSeek-V3的安装和使用方法 DeepSeek-V3的案例应用 DeepSeek-V3的简介 DeepSeek-V3 是一个拥有671B 个总参数，每个 token 激活 37B 参数的强大混合专家 (MoE) 语言模型。为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3 采用了在 DeepSee

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【LLM多模态】Qwen-VL模型架构和训练流程

发现问题，并解决问题，批判性思维

04-25

1万+

Qwen-VL模型的整体网络架构包括以下三个组件：大型语言模型（Large Language Model）： - 作用：作为Qwen-VL模型的基础组件，这个部分采用了一个大型语言模型，其初始权重来自于预训练的Qwen-7B模型。 - 来源：Qwen-VL的大型语言模型使用了来自Qwen-7B模型的预训练权重。视觉编码器（Visual Encoder）： - 作用：视觉编码器采用了Vision Transformer（ViT）架构，用于处理输入图像并生成一组图像特征。在训练和推理过程中，将输入图像调

Qwen-VL: 用于理解、定位、文本阅读及更多的多功能视觉语言模型

Together_CZ的博客

12-11

3547

Qwen-VL: 用于理解、定位、文本阅读及更多的多功能视觉语言模型 Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond

V-JEPA 2 - 自监督视频理解与预测模型

AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记

09-30

290

一、关于 V-JEPA 2 1、项目概览 2、相关链接资源 3、功能特性二、模型下载 1、V-JEPA 2 预训练模型 2、V-JEPA 2-AC 动作条件模型三、快速开始 1、环境安装 2、PyTorch 加载示例 3、HuggingFace 加载示例四、训练与评估 1、预训练 2、评估探针训练五、代码结构

PDF-Extract-Kit

AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记

07-21

2619

PDF文档中包含大量知识信息，然而提取高质量的PDF内容并非易事。布局检测：使用LayoutLMv3模型进行区域检测，如图像表格标题文本等；公式检测：使用YOLOv8进行公式检测，包含行内公式和行间公式；公式识别：使用UniMERNet进行公式识别；光学字符识别：使用PaddleOCR进行文本识别；由于文档类型的多样性，现有开源的布局检测和公式检测很难处理多样性的PDF文档，为此我们内容采集多样性数据进行标注和训练，使得在各类文档上取得精准的检测效果，细节参考布局检测和公式检测部分。

EdgeSAM: Prompt-In-the-Loop Distillation for On-Device Deployment of SAM——面向边缘设备部署的SAM的Prompt蒸馏

Together_CZ的博客

04-23

997

EdgeSAM: Prompt-In-the-Loop Distillation for On-Device Deployment of SAM——面向边缘设备部署的SAM的Prompt-In-the-Loop蒸馏

ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box——通过关联每个检测框实现多目标跟踪

Together_CZ的博客

11-30

987

ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box——通过关联每个检测框实现多目标跟踪

YOLOV: Making Still Image Object Detectors Great at Video Object Detection——让静态图像目标检测器在视频目标检测中表现卓越

Together_CZ的博客

07-16

1738

YOLOV: Making Still Image Object Detectors Great at Video Object Detection——让静态图像目标检测器在视频目标检测中表现卓越

精选资源

(完整word版)一级圆柱齿轮减速器说明书带cad图.doc

11-24

一级圆柱齿轮减速器是机械设备中常见的传动装置，主要用于降低电动机的高速旋转，转化为设备所需的较低转速，同时增大扭矩。本设计项目涉及的是为带式输送机设计一级圆柱齿轮减速器，以满足特定的工作条件和性能要求...

2020年高中数学第一章立体几何初步77.3球课时跟踪检测北师大版必修2

09-09

在本章的77.3节球的课时跟踪检测中，学生将通过一系列针对性的题目，加深对球体特性的认识，并能够在实际问题中应用球体相关的计算公式。检测题目紧密围绕球体的基本属性展开，学生首先会遇到球体表面积的计算问题...

AI：233-提升目标检测精度 | YOLOv8中FocalModulation替代SPPF的研究与应用

一键难忘的博客

08-13

2867

FocalModulation是一种改进的空间金字塔池化（SPPF）方法，旨在更好地处理不同尺度的目标。与传统的SPPF不同，FocalModulation通过引入注意力机制，调整特征图的权重，从而更精确地关注重要的区域。FocalModulation的核心思想是对特征图进行调制，以便对关键区域进行更精确的处理，从而提升模型的检测性能。return xFocalModulation作为YOLOv8的一个重要改进，主要通过替代传统的空间金字塔池化（SPPF）来提升目标检测的精度和性能。

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

最新发布

12-01

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）内容概要：本文档介绍了基于DQN（深度Q网络）算法的无人机在三维城市空间中的航线规划方法，结合PyTorch框架和CUDA加速实现Python代码编程。该方案利用深度强化学习技术，使无人机能够在复杂的城市环境中自主学习最优飞行路径，有效避开障碍物并实现高效导航。文中涵盖了算法设计、环境建模、奖励机制设定、神经网络结构搭建及训练过程等关键技术细节，并通过仿真实验验证了方法的有效性和鲁棒性。此外，文档还提及相关路径规划、强化学习及其他科研领域的多种算法与应用场景。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，熟悉强化学习或路径规划方向的研究生、科研人员及从事无人机导航、智能交通等领域开发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于三维城市环境下无人机自动避障与路径优化；②为深度强化学习在实际工程中的落地提供参考案例；③帮助读者掌握DQN算法在连续状态空间中的建模与实现技巧；阅读建议：建议读者结合提供的代码资源进行实践操作，重点关注DQN网络结构设计、状态-动作空间定义以及奖励函数的构建逻辑，同时可对比其他路径规划算法（如A*、RRT、PSO等）以加深理解。

（58页PPT）PP某省市排水工程系统规划.pptx

12-01

（58页PPT）PP某省市排水工程系统规划.pptx

ComfyUI/Flux2 万物转材质图像生成

12-01

文件编号：c0177 ComfyUI使用教程、开发指导、资源下载： https://datayang.blog.csdn.net/article/details/145220524 AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/146316250 更多工具介绍项目源码搭建介绍：《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程：《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/141897698

（73页PPT）关键岗位人才队伍素质盘点评估.pptx

12-01

（73页PPT）关键岗位人才队伍素质盘点评估.pptx

教育技术毕业设计全流程管理：上传规范·写作技巧·答辩策略一体化指导手册

12-01

内容概要：本文全面介绍了毕业设计的全流程管理，涵盖项目上传规范、跨学科写作技巧以及答辩通关攻略。详细说明了上传前的材料准备、系统操作步骤及格式要求，强调内容一致性与截止时限；针对不同学科提供了写作方法论，并提出文献综述三步法、AI工具使用规范和格式避坑指南；在答辩部分系统梳理了精神与物质准备、PPT设计原则、问答应对策略及评分标准适配要点，助力学生高效完成毕业设计各环节。; 适合人群：即将开展或正处于毕业设计阶段的本科及研究生层次学生，尤其适用于需跨学科研究或多专业融合的毕业生；; 使用场景及目标：①指导学生规范完成毕业论文上传流程，避免因格式或材料问题影响审核；②提升论文写作质量，掌握学科差异化的论证方法与创新路径；③帮助学生系统备战答辩，优化PPT展示与现场应答能力，争取更高评价；阅读建议：建议按照“上传—写作—答辩”的流程顺序逐步阅读，结合自身进度针对性查阅相关章节，重点关注与本专业相关的写作方法与答辩策略，并配合实际操作进行演练与调整。

本项目是一个基于硬件描述语言Verilog实现的高效最大公约数计算模块专为数字电路设计与嵌入式系统优化而开发_详细实现了包括欧几里得算法二进制GCD算法以及多周期流水线架构在内.zip

12-01

【Java支付集成】支付宝与微信支付SDK接入技术详解：移动端应用开发中支付功能实现与安全验证全流程

12-01

第三方支付功能的技术人员；尤其适合从事电商、在线教育、SaaS类项目开发的工程师。; 使用场景及目标：① 实现微信与支付宝的Native、网页/APP等主流支付方式接入；② 掌握支付过程中关键的安全机制如签名验签、证书管理与敏感信息保护；③ 构建完整的支付闭环，包括下单、支付、异步通知、订单状态更新、退款与对账功能；④ 通过定时任务处理内容支付超时与概要状态不一致问题：本文详细讲解了Java，提升系统健壮性。; 阅读应用接入支付宝和建议：建议结合官方文档与沙微信支付的全流程，涵盖支付产品介绍、开发环境搭建箱环境边学边练，重点关注、安全机制、配置管理、签名核心API调用及验签逻辑、异步通知的幂等处理实际代码实现。重点与异常边界情况；包括商户号与AppID获取、API注意生产环境中的密密钥与证书配置钥安全与接口调用频率控制、使用官方SDK进行支付。下单、异步通知处理、订单查询、退款、账单下载等功能，并深入解析签名与验签、加密解密、内网穿透等关键技术环节，帮助开发者构建安全可靠的支付系统。; 适合人群：具备一定Java开发基础，熟悉Spring框架和HTTP协议，有1-3年工作经验的后端研发人员或希望快速掌握第三方支付集成的开发者。; 使用场景及目标：① 实现微信支付Native模式与支付宝PC网页支付的接入；② 掌握支付过程中核心的安全机制如签名验签、证书管理、敏感数据加密；③ 处理支付结果异步通知、订单状态核对、定时任务补偿、退款及对账等生产级功能；阅读建议：建议结合文档中的代码示例与官方API文档同步实践，重点关注支付流程的状态一致性控制、幂等性处理和异常边界情况，建议在沙箱环境中完成全流程测试后再上线。

帮我找一个deepseek - R1的测试结果

06-14

LiveCodeBench (Pass@1) 是一项针对代码生成能力的测试，DeepSeek R1 的准确率为 73.3%，虽然略低于 OpenAI-o3 的 77.3%，但明显优于 Qwen3-235B 的 66.5% 和之前的版本 DeepSeek-R1 (Previous) 的 63.5%[^1]。...