声卡无声硬件排除一例

我有一块儿精英945G主板,AC97主板集成声卡,用耳机插到后置音频输出,一边无声。然后把耳机插到电脑机箱前置的音频输出,也是一边无声。当我同时插两个耳机,把各自有声的这一端都放在耳朵旁,就会发现这正好是左右声道的立体声。如果把插在主板上的前置音频线拔掉,后置音频输出也没有声音。故障的原因找到了,就是跳线的问题。这块儿主板是8针的F_AUDIO跳线,其中第8针为无脚(No Pin),如下图:

用跳线帽,把3和4短接、5和6短接,故障排除,后置音频输出双声道都正常。如果你也遇到同类故障,请参看主板说明书,短接的脚位可能有所不同。

另外,我原来的主板是精英845GV-M2,也是AC97主板集成声卡,它是10针的F_AUDIO跳线,其中第8针为无脚(No Pin),如下图:

我这块儿845GV-M2的F_AUDIO的短接脚位是:用跳线帽把5和6短接、9和10短接。

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内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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