这个规律有一个巧记的口诀，类似彩虹七色，黑色是0，棕色是1，红橙黄绿蓝紫灰白对应2-9，金银对应5%或10%误差。例如，红，黄，棕，金 表示240欧。
色环电阻，是在电阻封装上（即电阻表面）涂上一定颜色的色环，来代表这个电阻的阻值。色环实际上是早期为了帮助人们分辨不同阻值而设定的标准。
电阻在电路中用“R”加数字表示，如：R13表示编号为13的电阻。电阻在电路中的主要作用为分流、限流、分压、偏置、滤波（与电容器组合使用）和阻抗匹配等。
排阻是将若干个参数完全相同的电阻集中封装在一起，组合制成的。它们的一个引脚都连到一起，作为公共引脚。其余引脚正常引出。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 贴片电阻快速识别表与识别方法，要想快速识别贴片电阻，那就必须知道什么是贴片电阻?贴片电阻就是金属粉和玻璃釉粉混合，采用丝网印刷法印在基板上制成的电阻器。与贴片
色环电阻 色环电阻是电子电路中最常用的电子元件，色环电阻就是在普通的电阻封装上涂上不一样的颜色的色环，用来区分电阻的阻值。保证在安装电阻时不管从什么方向来安装，都可以清楚的读出它的阻值。色环电阻的基本单位有：欧姆（Ω）、千欧（KΩ）、兆欧（MΩ）。1兆欧（MΩ）=1000千欧（KΩ）=1000000欧（Ω）。 平常使用的色环电阻可以分为四环和五环，通常用四环。其中四环电阻前二环为数字，第三环表示阻值倍乘的数，最后一环为误差；五环电阻前三环为数字，第四环表示阻值倍乘的数，最后一环为误差。误差通常也是金、银和棕三种颜色，金的误差为5%，银的误差为10%，棕色的误差为1%，无色的误差为20%，另外偶尔还有以绿色代笔误差的，绿色的误差为0.5%。精密电阻通常用于军事，航天等方面。 色环电阻在最早期是为了帮助人们分辨阻值，因为色环电阻比较大，在当今高度集成的情况下，色环电阻已经用的比较少了。
由两个金属极，中间夹有绝缘介质构成。电容的特性主要是隔直流通交流，因此多用于级间耦合、滤波、去耦、旁路及信号调谐。电容在电路中用“C”加数字表示，比如C8，表示在电路中编号为8的电容。
二极管出现故障是正常的现象，如果二极管出现故障，但是我们毫无察觉，继续使用二极管，这样就会影响到电路的安全性。那么，一般情况下，我们是如何检测二极管故障呢？
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元件与器件的分类是按照元器件制造过程中是否改变材料分子组成与结构来区分的，是行业划分的概念。在元器件制造行业，器件是由半导体企业制造，而元件则由电子零部件企业制造。
电容是由两片金属膜紧靠，中间用绝缘材料隔开而组成的元件。电容的特性主要是隔直流通交流。电容容量的大小就是表示能贮存电能的大小，电容对交流信号的阻碍作用称为容抗，它与交流信号的频率和电容量有关。
利用pn结反向击穿状态，其电流可在很大范围内变化而电压基本不变的现象，制成的起稳压作用的二极管。
瓷片电容(ceramic capacitor)是一种用陶瓷材料作介质，在陶瓷表面涂覆一层金属薄膜，再经高温烧结后作为电极而成的电容器。
常见到的电子元器件大家都熟悉，但是经过这四个步骤“解剖”后，你还认识几个呢？具体步骤如下，手残党的小伙伴有几个敢自己尝试一下的？
常见到的电子元器件不为人熟知的内部结构，以下是这些元器件经过切割研磨后的横截面照片，多图预警！
对了，如果你的布线出现问题，或者电子元件过载，故障部位就会冒出浓烟，方便你诊断和修复错误：
不是学这个得,但是一直是一个这方面得爱好者,整理一些笔记,记录一下 1、HC为COMS电平，HCT为TTL电平 2、LS输入开路为高电平，HC输入不允许开路，HC一般都要求有上下拉电阻来确定输入端无
有幸邀请到了在2019大学生电子设计大赛的获奖优秀队员为本公众号投稿，将分几次推文为大家介绍几只优秀队伍的作品。
测试环境治理一直是各大公司非常重要的一个课题，测试环境稳定性很大程度影响迭代开发&测试效率。
极性是指元器件的正负极或第一引脚与PCB(印刷电路板)上的正负极或第一引脚在同一个方向，如果元器件与PCB上的方向不匹配时,称为反向不良。
极性元件在整个PCBA加工过程中需要特别注意，因为方向性的元件错误会导致批量性事故和整块PCBA板的失效，因此工程及生产人员了解SMT极性元件极为重要。
笔者之前实习过程中负责过部门稳定性基建工作开展，其中一项任务就是负责流量染色SDK的实现和验证，具体来说，我负责的只是染色全流程中的一环，但是本文我想借助得物技术团队发表的流量染色实践系列文章，结合我自身实际开发经验，来聊聊我个人的一些拙见。
是信息高度精炼集中，方便信息的检索和比较。表格被广泛用于表示结构和功能信息，它们出现在不同种类的文献中，包括报纸、研究论文和科学文件等。表格使读者能够快速地比较、分析和理解文件中出现的事实。表格识别的目的是获取图像中的表格并访问其数据，是文档分析与识别领域的一个重要分支。
目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习，从而完成物体的识别与分类。可以分为以下四类方法：
目标检测与识别是指从一幅场景（图片）中找出目标，包括检测（where)和识别（what)两个过程。任务的难点在于待检测区域候选的提取与识别，所以，任务的大框架为：
模态分析是研究结构动力特性一种近代方法，是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。模态是机械结构的固有振动特性，每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。
目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。
文章：Robust Place Recognition using an Imaging Lidar
中兴智能视觉大数据报道：如今，我们已经习惯被各种新技术刷屏，刷手机、刷指纹、刷脸……相信小伙伴们对电影中这样的场景印象深刻：目标人物走在火车站拥挤的人群中，在一眨眼的工夫被识别出来，手机在第一时间识别发出警报，屏幕上已经显示出姓名和信息……
大量互联网上暴露的物联网设备和服务，已成为攻击者发动大规模DDoS攻击的首选。在物联网相关的安全问题越来越引起关注的背景下，对这些资产进行分析和梳理是有必要的[1]。细粒度的识别物联网设备能够为进一步对设备的属性研究及安全分析提供数据支撑，针对不同类别、环境等因素寻找物联网设备的安全漏洞，从各个方面和角度进一步采取有效的安全措施，加强物联网设备的安全防护和修补。只有真正的掌握了物联网资产信息，在安全防护上才能做到“量体裁衣，因材施教”。在威胁狩猎方面，如果我们捕获了被恶意利用的物联网设备，并已经对这些设备做到精准识别，那就可以通过指纹搜索出互联上暴露出的该类型全部的设备，将这些设备列入重点观测对象，通过预提前的防策略来减低未来攻击带来的影响。网络安全风险评估从资产识别开始，所以能否对物联网资产进行精准的识别对物联网安全研究有着重要意义。
安全帽人脸联动闸机开关算法通过yolov5+python网络模型深度学校框架 ，安全帽人脸联动闸机开关算法能够判断人员是否穿戴规定的工装是不是现场人员，当穿戴合规且为现场人员，闸机门禁才打开。安全帽人脸联动闸机开关算法中YOLO5的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是安全帽人脸联动闸机开关算法输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。
导读：ECAI 2016是欧洲展示AI科学成果的最佳场所，大会为研究人员提供了很好的机会，去介绍和听取当代最优秀的人工智能研究成果。 人脸识别的随机典型相关判别分析（Randomized Canoni
手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是智能客服的关键问题。 采用合理的分层结构流程与先进的中间组件（例如，语音识别、语音合成、智能对话、知识图谱等技术组建），建立客服热线自动语音应答系统。缓解人工忙线，客户问题简单，如法充分利用资源的情况。 借用AI相关的技术，建立稳定、有效的智能语音应答系统的研究目标。
近期，中山大学发布了一种基于可微图学习的弱监督行人重识别（person re-ID）方法和一个大型数据集。该方法结合可微图学习和弱监督学习方法，为行人重识别深度神经网络加入自动生成训练标签的模块并与其一体训练。相比普通的行人重识别方法，该方法不需要高昂的人工标注成本，并且几乎不增加计算复杂度也能达到领先的模型性能。
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准，Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准：健壮性（robustness）、正确性（correctness）、效率（efficiency）和范围（scope）。
互联网应用保持快速发展，各类应用用户规模均呈上升趋势，其中网上外卖用户增长显著，年增长率达到 64.6%。应用使用率分布发生了较大的变化，流量识别模型需要不断更新。表 1-1 描述了 2016-2017 年中国网民各类互联网应用的使用率。
行人重识别，又称行人再识别，是利用 CV 技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。常规的行人重识别方法往往需要高昂的人工标注成本，计算复杂度也很大。在本文中，中山大学研究者提出的弱监督行人重识别方法恰恰克服了这两方面的障碍，并发布了一个大型行人重识别数据集。
据市场研究公司MarketsandMarkets的预测，全球生物识别市场将由2018年的168亿美元快速增长至2023年的418亿美元。
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
今天跟大家分享一篇昨天新出的场景文本识别方法MASTER，其发明了一种Multi-Aspect 全局上下文建模方法，有效改进了文本识别精度，在多个数据集上取得了目前最好的精度，是最近最值得读的文本识别方面的论文。
开发测试环境通常我们使用染色来区分不同流量，进入不同的开发测试联调分支组成的染色场。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域被研究最多的主题之一。基于人工设计的特征和传统机器学习技术的传统方法近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经网络取代。在这篇论文中，我们对流行的人脸识别方法进行了全面且最新的文献总结，其中既包括传统方法（基于几何的方法、整体方法、基于特征的方法和混合方法），也有深度学习方法。
如何在大学里成为IT技术大牛 1、主流价值观 价值观是个挺玄乎的词，三年前大一的时候，我对这个词毫无概念，但是现在慢慢理解了。所谓价值感，就是一个人对各种事物价值的评价。有的人认为钱是最重要的，一辈子追逐金钱，大部分人并不赞同。有的人认为开心是最重要的，却又有各种困惑。价值观本身并没有谁对谁错，存在即为合理。但是我们还是会评价一个人的好坏，而我们评价的依据就是主流价值观。主流价值观认为，人应该做对自己对社会有利的事，至少对他人无害，这一点也确实值得赞同。主流价值观也常常认为，人应该有所作为，而很多人甚
水位尺读数识别通过python+yolov7网络模型技术，水位尺读数识别算法基于虚拟水尺的水位图像识别通常包括以下两种：一是基于hough变换与harris检测的标尺识别方法，算法使用中值滤波去除噪声和灰度均衡之后，再使用形态学的细化和轮廓提取技术计算刻线的位置。这种识别方法采用的是传统的图像处理方法，只在少量图像上表现好，不能够很好的适应各种水尺型号(如水尺颜色、刻度、尺寸等)及复杂环境(如光照、角度等)的变化；
1、浏览器方法，如果内存占用基本平稳，接近水平，就说明不存在内存泄漏。反之，就是内存泄漏了。
模式识别是对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。 英文“Pattern”源于法文“Patron”，本来是指可作为大家典范的理想的人，或用以模仿复制的完美的样品。 在模式识别学科中“模式”具有更广泛的意义。 人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的相同或不同之处，根据一定的目的把并不完全的事物或现象组成一类。字符识别就是一个典型的例子。例如汉字“中”可以有各种写法，但都属于同一类别。更为重要的是，即
众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载体，计算机要实现智能化，就必须能够处理图像信息。尤其是近年来，以图形、图像、视频等大容量为特征的图像数据处理广泛应用于医学、交通、工业自动化等领域。
首先将工具箱文件拷贝至指定文件夹里，然后在MATLAB 环境下将该文件夹设置成“current directory”（即当前文件夹）；最后在 MATLAB 命令行状态下，键入 Classifier 并按回车键；则可得到如图 1-2示主界面。在该主界面上，可以装入样本文件（见界面“Filename”处），可以选择特征提取方式（见界面“preprocessing”处），可以选择不同的模式识别方法（见界面“algorithms”处），识别结果（识别错误率）显示在界面“classification errors”处。
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