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聊一聊芯片上电复位和掉电检测

目录 1、上电复位的原理 2、掉电检测的原理 3、器件正确上电 ---- 许多IC都包含上电复位(POR)电路,其作用是保证在施加电源后,模拟和数字模初始化至已知状态。 数字模控制模拟模,数字模全面工作所需的电压与模拟模工作所需的最小电压相似,如下图所示: 较高的VT2阈值对模拟模会更好,但若过于接近推荐最小电源电压,当电压略微降低时,可能会意外触发复位。 如果器件包括独立的模拟电源和数字电源,则避免故障的一种策略是增加一个上电复位(POR)电路,使两个模保持复位状态,直至电源电压高到足以确保电路正常工作。 实际上,掉电电路给上电复位(POR)模所定义的阈值电压增加了迟滞,通常为300mV左右。 3、器件正确上电 实际的上电复位(POR)电路比较复杂,例如用MOS晶体管代替电阻。因此,必须考虑寄生模型。另外,POR电路需要一个启动模来产生启动脉冲,这在某些情况下可能会失效。

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GCTA学习5 | GCTA计算PCA及可视化

pcaal = fread("pca_re.eigenval") head(pcaal) pcaal$por = pcaal$V1/sum(pcaal$V1) pcaal$cumula = cumsum (pcaal$por) pcaal$index = as.factor(1:dim(pcaal)[1]) head(pcaal) 3.1 碎石图(折线图) 这里,选择前10个主成分。 # 选择最佳的PCA个数:碎石条形图 pcaal[1:10,] %>% ggplot(aes(x=index,y=por))+ geom_col()+ labs(title="Scree plot [1],4),"%")) + ylab(paste0("PC2 ",round(pcaal$por[2],4),"%")) 4. PCA分析拓展 1,PCA分析,可以根据分组,绘制置信间 分组PCA 2,PCA分析中,可以将PCA的百分比和累计百分比绘制到一张图上面。

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    【深度知识】25种共识算法全面详解

    这使得相比于并行向中添加,线性在本质上是非常缓慢的。但是对于 DAG 而言,每个和交易只需数个前期得到确认,就可以并行地添加到和交易中。 公证员节点实现将第一个的数据添加到第二个中。进而,第二个请求在两个间达成妥协,弱化第一个的安全。 64 个公证人节点是由 dPoW 的权益持有者(stakeholder)选举产生的,它们可从 dPoW 向所附加的 PoW 添加经公证确认的。 声誉证明(PoR,Proof of Reputation) 优点:非常适用于私有和许可。 不足:只能用于私有和许可。 采用者:GoChain。 类型:协同型共识。 解释:PoR 类似于 PoA。GoChain 文档中给出了如下描述: PoR 共识模型依赖参与者在保持网络安全中的声誉。参与者(签名者)必须具有足够重要的声誉。

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    |简史

    比特币的历史2009年推出的比特币是技术的第一次真实应用。在接下来的五年里,的历史几乎与比特币的历史同义。以下是此期间的粗略时间表: 以太坊的历史2014年是历史上一个重要里程碑。 在此之前,技术的应用仅限于加密货币。尽管比特币协议已在该领域证明了自己,但它缺乏开发应用程序所需的脚本语言,以拓展到加密货币外的应用领域。 Vitalik将他的新命名为以太坊Ethereum。 在以太坊上使用智能合约需要小额支付以太币,即以太坊的加密货币。 自2014年推出以来,以太坊经历了一个显著的增长期,现在成为仅次于比特币的。以下时间表显示了2014年以后比特币相关事件的历史。 虽然我们并没有拥有预测的水晶球,而且的大规模使用肯定存在很多障碍,但这种技术的未来似乎比以往更加光明。 你喜欢这篇博文吗?我们是否错过了任何重要的里程碑?您对的未来有何看法?

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    初识01】

    最近研究了一段时间的,准备写个系列文章,主要是从技术方面切入,本人也是边学习边总结,欢迎大家关注“伟大程序猿的诞生”,共同交流成长。 是什么? 1、概念? 定义:是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。 白话:我们可以把理解为一个公有账本,每个人都可以进行记账,同时系统会将写好的内容记录并发给所有人进行备份 2、优点 1、去中心化 2、开放性 3、自治性 4、信息不可篡改 1.0/2.0/3.0对比 的进化方式是从1.0到2.0再到3.0: 1.0:是以比特币为代表的数字货币应用,其场景包括支付、流通等货币职能。 3.0:则超出金融领域,为各种行业提供去中心化解决方案。

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    PCA分析 | 不同品种的基因型数据绘制2D和3D的PCA图

    绘制后的图如下: 2-D PCA图: image.png 图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,同时绘制置信间圆圈,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异。 $IID g012$IID = NULL g012$FID = NULL Gmat = A.mat(g012-1) # 计算特征值和特征向量 re = eigen(Gmat) # 计算解释百分比 por data.frame(pca_re1,Ind = iid) pca_re2$Gen = fid # 把PCA1,PC2,PC2的j解释百分比,命名为相应的轴 xlab = paste0("PC1(",round(por [1]*100,2),"%)") ylab = paste0("PC2(",round(por[2]*100,2),"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2

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    入门总结

    image 解决拜占庭将军问题 如何让众多完全平等的节点,针对对某一个状态达成共识,这就是拜占庭问题 数字签名 最长机制 POW机制 在中,如何保证是正确的。 比特币与关系 比特币是的应用 是协议 由比特币的底层支撑系统 是从比特币抽离出来的概念,由比特币提出的概念 比特币的技术 hash算法 非对称加密 RSA 椭圆曲线算法 v2.0 智能合约,eth,主要与金融领域结合 v3.0 与社会,与各个行业融合,物联网、存储、优秀、 协议分层 应用层 合约层 激励机制 共识层 网络层 数据层 [图片上传失败 分配机制 的特点 去中心化 不可伪造 不可篡改 不可复制 匿名 基于密码学 分布式 可溯源 账本公开 类型 公有 比特币 EOS eth NEO 联盟 都可以看,不一定可以记账 软分叉 旧节点接收新协议产生的,毫无感知,新旧协议共同维护 硬分叉 旧节点拒绝接收新节点创造的,从此分裂为两条独立的案例。

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    基础知识

    三大主流开发语言: a) Golang b) C++ c) Node.js 概述 a) 产生背景 i. 1.0 ii.2014年,以太坊诞生。 2.0 iii.18年中期,EOS主网上线。3.0 iv.超级账本:Fabric,不支持发币。 d)什么是 i. 是一种集成了点对点传输协议、现代密码学、共识算法、分布式数据储存等成型数据的应用模型。 h)的核心概念 i.本质是一个分布式账本,通过共识算法来决定谁能获得记账权。以为单位以产生时间为顺序进行连接。每一个中保存上一个的Hash值、交易数据。 节点:简单来说,节点可以理解为一个运行软件的计算机。 1.全节点:保存了完整的副本,也就是说包含了所有数据。 2.轻节点:不保存所有数据,需要依赖全节点进行验证。

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    | 如何投资资产-《历史条》4

    从15年火到18年,但是你却对一知半解,小编特打造《历史条》,将抽象的概念由抽象化解释为形象化,供君参考。 32如何投资资产 相较于点对点交易、挖矿等,在交易平台购买是目前获得资产最主流的方式,即场内交易。 其次,去中心化交易平台每笔交易都通过进行,需要等待的确认才算交易成功。 36币币交易是什么 随着资产种类的增加,传统的法定货币对资产的交易已经不能满足全球投资者的投资需求,更多专业投资者开始尝试币币交易。 持续关注《历史条》后续系列.....----

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    一.什么是17.png 尽管技术在过去的十年内才被有效利用,但它的起源可以追溯到更久之前。 随后,生态系统在全球不断进化,出现了首次代币发售ICO、智能合约以太坊、“轻所有权、重使用权”的资产代币化共享经济以及国家。 二.的特点和价值 336.png 从技术特点上,一般被认为具有: 分布式容错性:网络极其鲁棒,容错 1/3 左右节点的异常状态。 三.的发展趋势 1. 网络安全领域 582.png 和物联网技术将更多地用于提升数字货币交易网络的安全性。网络安全工具的出现可能是的下一个重要内容。 供应 1547.png 通过可以降低物流成本,追溯物品的生产和运送过程,并且提高供应管理的效率。该领域被认为是一个很有前景的应用方向。

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    圈图 | 不同品种的基因型数据绘制PCA图和聚类分析图

    图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,同时绘制置信间圆圈,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异。 $IID g012$IID = NULL g012$FID = NULL Gmat = A.mat(g012-1) # 计算特征值和特征向量 re = eigen(Gmat) # 计算解释百分比 por data.frame(pca_re1,Ind = iid) pca_re2$Gen = fid # 把PCA1,PC2,PC2的j解释百分比,命名为相应的轴 xlab = paste0("PC1(",round(por [1]*100,2),"%)") ylab = paste0("PC2(",round(por[2]*100,2),"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2

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    表型数据和基因型数据--聚类分析

    绘制后的图如下: 2-D PCA图: 图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,同时绘制置信间圆圈,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异。 $IID g012$IID = NULL g012$FID = NULL Gmat = A.mat(g012-1) # 计算特征值和特征向量 re = eigen(Gmat) # 计算解释百分比 por data.frame(pca_re1,Ind = iid) pca_re2$Gen = fid # 把PCA1,PC2,PC2的j解释百分比,命名为相应的轴 xlab = paste0("PC1(",round(por [1]*100,2),"%)") ylab = paste0("PC2(",round(por[2]*100,2),"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2

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    科普:都有哪些

    比特币是中的一个重要概念,它本质上是一个去中心化的数据库,是一串用密码学组成的数据,每个数据中含有比特币网络交易的信息,用于验证交易信息的真实性(或防伪)和生成下一个 的广义:技术是利用数据来验证和存储数据,使用分布式节点共识算法来生成和更新数据、使用密码学的方式来保证数据传输的安全性、使用智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构的计算方式 的狭义:技术是一种按照时间顺序将数据使用顺序相连的方式而组合成的一种式数据结构的分布式账本。 中都有哪些中都有哪些? 根据对市场的深度调研,我们可以根据市场的应用范围我们可以将分为;“公(公有)”、“私(私有)”、“联盟(联盟)”三种,下面带领大家深度解析以上说的三种: 1、公是指任何人都可以读取 目前大多数都使用以太坊作为公基础,以太坊允许任何人在中建立和使用通过技术运行的去中心化应用,以太坊是可编辑的公,允许用户按照自己的意愿创建复杂的操作,可以作为多种类型去中心化应用的平台

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    +”系列 | +网约车

    有人提出,如果网约车行业引入技术,那么可以杜绝安全问题吗? 如果网约车行业引入技术,安全问题可以得到一定改善,但无法杜绝。 那通过这些问题能得到解决吗? 1、利用,填补审核漏洞 利用联盟技术,可以把其他平台的信用体系接到打车平台,比如,可以把芝麻信用作为车主注册的一个参考,对于信用差的车主,平台可以拒绝注册。 这个带有密码的信息会作为一个独立的项目上传到上,全网都能见这比交易的诞生。 文章来源:闪 ----------------------- end ----------------------- 想了解更多科普文章和业内资讯:闪,关注之后回复“1

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    101:能做什么?

    虽然有些水域仍然浑浊,但我们知道可以做到: 建立数字身份 正如我们在指南中所讨论的“技术是如何工作的?”通过使用加密密钥,实现了技术的标识组件。 密码学是革命背后的重要力量。 作为一个记录系统。 正如我们的指南所述,“什么是分布式账本?”,是信息注册与发行的创新。 在注册表的情况下,数据可以通过三种方式组合在上: 未加密的数据——可以由的每个参与者读取,并且完全透明。 加密数据-可以由具有解密密钥的参与者读取。 请阅读我们的指南“的应用程序和用例”。 证明不变性 数据库的一个特点是,它有自己的历史。正因为如此,它们通常被称为不可变。 这些是控制资产的程序,执行的是在ethereum上的交互。Ethereum本身就是一个智能合同代码的平台。 不是建立在新技术之上的。它们是由三种现有技术的独特编排构建而成的。 ?

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    概况:什么是

    从这个角度来看,是首个自带对账功能的数字记账技术实现。 更广泛意义地看,属于一种去中心化的记录技术。 如果把作为一个状态机,则每次交易就是试图改变一次状态,每次生成就是参与者对于其中包括的所有交易改变状态的结果确认。 图 1.2.3.2 - 示例 ? 其结构是一个线性的表,由一个个“”串联组成,这也是其名字“”的来源。新的数据要加入,必须放到一个新的中来加入。而这个(以及里的交易)是否合法,可以通过一些手段快速检验出来。 大家拿到提案,进行验证,发现确实符合约定条件了,就承认这个是一个合法的新,被添加到上。当然,在实现上还会有很多的细节。 联盟则介于两者之间,由若干组织一起合作维护一条,该的使用必须是有权限的管理,相关信息会得到保护,典型如银联组织。

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    认识,认知— —DeFi

    回头看,三年前大家在讨论什么,再看看当下大家在讨论什么,你才能体会到技术迭代的如此迅速,以及未来几年的发展方向。 千万别为了使用而应用,那跟拿着锤子找钉子是一个路数。 DeFi的出现,也是技术与经济模型演化的结果,在现实生活中都能找到对应的原型,只不过以去中心化的方式重新演绎了一遍,以适应技术的应用场景。 2020年火热的投机圈,DeFi的热度只增不减,市场表现远超其它品种。 三四年前,1.0,2.0,后面接着到处宣称自己是3.0甚至4.0,都要做以太坊杀手去颠覆以太坊,事后证明,那些只不过是过眼云烟,一个繁荣的生态,不会因为你喊几句口号就颠覆了,那些杀手至今还在 ,你可以不躬身入局,但要弄懂它运行的逻辑,否则你将错过一个划时代的破坏性技术,DeFi亦是如此。

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    基因型数据绘制PCA图和聚类分析图

    绘制后的图如下: 2-D PCA图: 图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,同时绘制置信间圆圈,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异。 $IID g012$IID = NULL g012$FID = NULL Gmat = A.mat(g012-1) # 计算特征值和特征向量 re = eigen(Gmat) # 计算解释百分比 por data.frame(pca_re1,Ind = iid) pca_re2$Gen = fid # 把PCA1,PC2,PC2的j解释百分比,命名为相应的轴 xlab = paste0("PC1(",round(por [1]*100,2),"%)") ylab = paste0("PC2(",round(por[2]*100,2),"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2

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