Advertisement

Flyback Transformer Wizard V1.0 是一款强大的模型。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
在21世纪电源网，邵革良先生提供的培训视频中，详细地运用了反激电源的设计工具。邵先生作为德州仪器（TI）的资深电源专家，他对反激电源变压器的设计有着深入的理解和精湛的技巧，其讲解内容具有极高的参考价值和实用性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Flyback Transformer Wizard V1.0 TI版
    优质
    Flyback Transformer Wizard V1.0 TI版是一款由德州仪器(TI)开发的软件工具，专为设计工程师提供飞回变压器设计的支持与优化。通过简便的操作界面和精准的计算功能，帮助用户快速准确地完成电路设计任务。 21世纪电源网上的邵革良先生的培训视频使用了反激电源设计工具。邵先生是TI公司的电源专家，在视频中详细讲解了反激电源变压器的设计方法，具有很高的参考价值。
     
  • Icepak是一款强大的CAE仿真工具软件
    优质
    Icepak是业界领先的电子热分析软件，作为CAE仿真工具，它能够高效地预测并解决电子产品散热问题，确保设计安全性和可靠性。 Icepak 是一款强大的计算机辅助工程（CAE）仿真软件工具，专门用于电子产品的传热与流动模拟。通过该软件的使用，企业可以显著提高产品质量并大幅缩短产品上市时间。这款软件能够进行部件级、板级和系统级的问题分析，并且可以帮助工程师解决实验条件下难以实现或监测的问题。 ### Icepak：强大的CAE仿真软件工具 #### 1.1 什么是Icepak? Icepak是一款专门用于电子产品传热与流动模拟的强大计算机辅助工程（CAE）软件。通过使用这款软件，企业可以显著提升产品质量并大幅缩短产品上市时间。该软件的独特之处在于其能够进行不同层级的分析，并且可以帮助工程师解决那些实验条件下难以实现或监测的问题。 #### 1.2 程序结构 Icepak 软件主要包含两大部分： 1. **Icepak**：提供了一整套建模、网格划分以及后处理的功能。用户可以使用 Icepak 创建复杂的模型或者从其他 CAD 和 CAE 软件包导入已有模型。 2. **FLUENT**：作为Icepak背后的求解器，采用了先进的计算流体动力学(CFD)技术。 #### 1.3 软件功能 Icepak的软件功能非常全面，涵盖了建模、网格划分、材料属性定义、物理模型建立、边界条件设置以及结果后处理等多个方面。 ##### 1.3.1 总述 - **用户界面**：提供直观易用的图形用户界面。 - **量纲定义**：支持灵活的量纲定义，可根据实际需求选择合适的单位。 - **几何输入**：除了内置的建模工具外，Icepak还支持从其他软件导入多种格式的几何数据。 ##### 1.3.2 建模 Icepak 支持丰富的建模功能： - 提供矩形、圆形等二维模型形状及四面体、圆柱等多种三维模型形状。 - 支持宏命令，便于重复使用特定的建模流程或快速创建常见的测试环境。 ##### 1.3.3 网格 Icepak 可以自动生成六面体、四面体等非结构化网格，并支持用户根据需要控制网格细化程度及处理不连续物理现象所需非连续网格划分方法。 ##### 1.3.4 材料 - 内含大量材料属性数据，包括各向异性材料以及温度依赖性材料属性的定义。 ##### 1.3.5 物理模型 支持多种湍流模型及稳态瞬态分析，并能模拟流体与固体之间的相互作用。 ##### 1.3.6 边界条件 - 可设定热流密度、传热系数等多种壁面边界条件，支持风扇和热交换器等特定组件的边界条件设置。 ##### 1.3.7 求解引擎 FLUENT求解器采用有限体积法，并支持多种离散格式的选择。 ##### 1.3.8 可视化后处理 - 支持三维模型可视化显示，包括速度向量、温度分布云图等功能，帮助用户直观理解模拟结果。
     
  • Flyback Multisim仿真模型
    优质
    《Flyback Multisim仿真模型》一书或文档深入介绍了用于设计与分析回扫电源变换器的Multisim仿真技术，提供详尽的建模方法和实例，助力电子工程师优化产品性能。 flyback multisim仿真模型
     
  • MarkdownItVue是一款强大的Markdown格式展示Vue组件工具
    优质
    MarkdownItVue是一款专为Vue环境设计的强大Markdown解析与渲染组件。它能够高效地将Markdown文本转化为美观且功能丰富的网页内容，助力开发者轻松实现文档的动态展示和编辑需求。 Markdown-it-vue 是一个功能强大的 Markdown 格式显示 Vue 组件。
     
  • QNotified：一款让QQ更强大的开源Xposed模块
    优质
    QNotified是一款基于Xposed框架开发的开源插件，专为QQ用户提供增强功能和个性化设置，旨在提升QQ应用的操作便捷性和用户体验。 QNotified 是一个旨在使 QQ 更好用的开源 Xposed 模块。 使用方法： 激活本模块后，在 QQ 和 TIM 自带设置中点击 QNotified 即可开关对应功能。 一切开发旨在学习，请勿用于非法用途。 本项目保证永久开源，欢迎提交 PR，但是请不要提交用于非法用途的功能。 如果某功能被大量运用于非法用途或严重侵害插件使用者权益，那么该功能将会被移除。 本模块完全免费开源。近期发现模块倒卖现象严重, 请勿上当。 鉴于项目的特殊性，开发团队可能在任何时间停止更新或删除项目。 许可证： Copyright (C) 2019-2021 此程序为自由软件：您可以重新发布和/或修改它， 但须遵循 GNU Affero 公共许可协议。
     
  • Transformer模型
    优质
    Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，在自然语言处理任务中表现出色，广泛应用于机器翻译、文本摘要等领域。 在之前的章节里，我们已经介绍了卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）这两种主流的神经网络架构。回顾一下：CNNs 易于并行化处理数据，却不擅长捕捉变长序列中的依赖关系；而 RNNs 则能够有效捕捉长距离变长序列间的联系，但难以实现高效并行计算。为了结合两者的优势，[Vaswani et al., 2017] 提出了一种创新性的设计——Transformer模型，该模型通过引入注意力机制实现了对序列依赖关系的并行化处理，并且可以同时为每个位置上的tokens提供服务。这种设计不仅提升了性能表现，还大大缩短了训练时间。
     
  • Android-Fragmentation：一款强大的Fragment管理库
    优质
    Android-Fragmentation是一款功能强大且灵活的Fragment管理库，专为解决安卓应用中的Fragment复杂性而设计。它简化了Fragment之间的通信与切换，提升了开发效率和用户体验。 为单Activity + 多Fragment和多模块Activity + 多Fragment架构而设计，旨在简化开发流程，并轻松解决动画、嵌套及事务等相关问题。
     
  • 一款强大的键盘钩子工具
    优质
    这是一款功能强大的键盘钩子工具，能够高效捕获和监控系统的按键信息，适用于开发调试、自动化操作及安全监测等场景。 这是一款功能强大的键盘钩子工具，能够监控全局的按键消息，并记录下Shift、Alt、Ctrl、CapsLock及NumLock键的状态值。此工具有很高的实用价值，但需注意：请勿使用Ctrl+Esc组合键操作，以免造成系统死锁问题。这是Windows钩子系统的一个已知漏洞。 该工具已在Delphi7和WinXP环境下验证通过。
     
  • NLP_从零到一——Transformer模型详解
    优质
    本课程全面解析Transformer模型原理与应用，适合初学者系统学习自然语言处理技术，掌握Transformer架构及其实现细节。 Transformer模型详解 Transformer是一种革命性的神经网络架构，在自然语言处理领域取得了显著成就。此模型摒弃了传统的递归神经网络（RNN）结构，转而采用自注意力机制，能够并行地处理输入序列中的所有元素，从而极大地提高了训练效率和模型性能。 核心组件包括： - 自注意力层：使每个位置的词向量都能关注到其他位置的信息。 - 前馈神经网络：应用于整个序列中每一个单独的位置，并且不同位置之间是独立计算的。 - 层归一化与残差连接：有助于提高训练过程中的稳定性和加速收敛。 Transformer模型在机器翻译、文本生成等任务上表现出色，已经成为众多NLP应用的基础架构之一。
     
  • Vision Transformer模型
    优质
    简介：Vision Transformer（ViT）是一种深度学习模型，用于计算机视觉任务。它将图像视为一系列标记序列，利用Transformer架构在多个基准数据集上取得了卓越性能。 视觉变压器的作者包括Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、翟小华（技术贡献）、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly、Jakob Uszkoreit和Neil Houlsby（建议）。Andreas Steiner准备了开源发布版。该存储库包含了在imagenet21k数据集上预训练的模型，并提供了微调这些已发布模型的代码。 模型概述：我们将图像分割成固定大小的块，线性地嵌入每个块，添加位置嵌入，然后将所得矢量序列馈送到标准变压器中。