29、树莓派电路与GPIO引脚全解析

树莓派电路与GPIO引脚全解析

在电子世界中,理解电路和相关组件的特性是进行各种电子项目的基础。本文将深入探讨组件的电阻特性、树莓派的GPIO引脚相关知识,包括其工作原理、应用方式以及使用时的注意事项。

组件电阻特性分析
  • 组件串联电阻的确定 :通常,组件的串联电阻信息会在其数据手册中给出。不过,并非所有情况下都会直接以明确数值呈现。例如,白炽灯泡一般以额定电压和电流来标注,如一个灯泡可能标注为6V、0.33安培。
  • 非线性电阻特性 :灯泡是典型的非线性设备,其电阻并非恒定不变,会随通过的电流变化。这是因为灯泡本质是一段金属丝,电流通过时会发热,导致电阻增加,从而限制电流。当达到平衡状态时,温度稳定,电阻使得电流在额定电压下达到额定值。这种电阻随温度升高而增加的特性被称为正温度系数。而像制造晶体管、处理器和内存的硅材料则具有负温度系数,即温度越高,电阻越低。若不加以控制,可能会导致热失控并损坏组件。
  • 单位表示方法 :在处理包含小数点的电压和电阻单位时,为避免小数点在小字体中被忽略,常采用一种特殊表示法,如3.3伏表示为3V3,4.7K表示为4K7。虽然这并非官方标准,但在电子行业广泛使用。
  • 电池串联电阻 :电池或任何电源的串联电阻是一个重要概念,它限制了电池能够提供的电流。这与电池的化学性质相关,其影响可通过理论串联电阻来概括。能够提供大电流的电池通常串联电阻较低,这有时也被称为电池的输出阻抗。
树莓派GPIO引脚基础
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...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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