BOB半岛综合干货常用的电子元器件基础知识介绍

　　BOB半岛综合2、电容：电容是指存储的电荷量的大小，当导体存在介质，会阻碍电荷移动，这样电荷就会积累在导体上，电容起到耦合、退耦、滤波、调节的作用。3、二极管：二极管是一种半导体器件装置，具有单向导电的作用，正向电压下导通电阻非常的小，反向电压下导通电阻最大，可以用来接收、变换BOB半岛综合、放大信号和转换，具有稳压、整流、调频的作用。5、传感器：传感器可以感应为外部信号，按照一定的规律将其转换成可用信号，起到传输、存储、控制和显示作用，常用的有湿度传感器、温度传感器、光传感器、压力传感器、重力传感器、气体传感器等。

　　大全，各种第一节、 电阻器 第二节 电容器 第三节 电感器 第四节 半导体二极管 第五节 半导体三极管 第六节 场效应管(MOS管) 第七节 集成电路

　　是每天都需要去接触，每天都需要用到的，但其实里面的门门道道很多工程师未必了解。这里列举出工程师门

　　，及相关的基础概念和知识，和大家一起温习一遍。 一、电阻 作为电子行业的工作者，电阻是无人不知无人不晓的BOB半岛综合。它的重要性，毋庸置疑。人们都说“电阻是所有电子电路中使用最多的元件。”电阻，因为物质对电流产生的阻碍作用...

　　，简称电阻。在电路中，它可限制通过它所连支路的电流大小。符号：作用：分流、限流、分压、降压、隔离、偏置等。好坏判别：用万用表电阻挡测得实际阻值与标称值一致或在充许误差范围内为好。(烧坏一般变黑色)。在路测量实际阻值标称值。阻值单位：欧姆()，千欧(K)，兆欧(M)等。：用“RT”表示，分为正温度系数热敏电阻(PTC)和负温度系数热敏电阻(NTC);特点是对温度敏感，不同的温度下表现出不同的电阻值。

　　对于电子行业的工程师来说，电子元件，就像人们入口的大米，每天都需要接触和使用。但事实上，许多工程师可能都不完全理解里面的门道。以下是工程师

　　的十种电子元件以及相关的基本概念和知识。让我们一起学习了解一下。 一：电阻 人们说“电阻是所有电子电路中使用最多的元件。“电阻，因为材料对电流有阻碍作用，在这个作用下称为电阻材料。电阻会导致电子通量的变化。电阻越小，电子的通量越大，反之亦然。没有电阻或电阻很小的物质称为导体，简称导体。不能形成电流传输的物质称为电绝缘体，简称绝缘体。 在物理学中，电阻是用来表示导体对电

　　无论是无线电爱好者还是维修技术人员，你能够说出电路板上那些小元件叫做什么，又有什么作用吗？如果想成为元件（芯片）级高手的话，掌握一些相关的电子知识是必不可少的。 譬如在检修某硬件时用万用表测量出某个电阻的阻值已为无穷大，虽然可断定这个电阻已损坏，但由于各板卡及各种外设均没有电路图（只有极少数产品有局部电路图），故并不知电阻在未损坏时的具体阻值，所以就无法对损坏元

　　三极管简介 功率放大管真假辨别 三极管的检测方法与经验及测判三极管的口诀 场效应晶体管放大器篇

　　电子元件（electronic component），是电子电路中的基本元素，通常是个别封装，并具有两个或以上的引线或金属接点。电子元件须相互连接以构成一个具有特定功能的电子电路，例如：放大器、无线电接收机、振荡器等，连接电子元件常见的方式之一是焊接到印刷电路板上。电子元件也许是单独的封装（电阻器、电容器、电感器、晶体管、二极管等），或是各种不同复杂度的群组，例如：集成电路（运算放大器、排阻、逻辑门等）。

　　的正确选用是保障电子产品可靠性的基本前提。可靠性设计就是选用在使用环境下仍能...

　　本文来自作者李文哲，知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、前沿领域以及整体知识...

　　变频器是利用电力半导体器件的通断作用将工频电源变换为另一频率的电能控制装置。2、PWM和PAM的不同点是什么？PWM是英文Pulse Width Modulation（脉冲宽度调制）缩写，按一定规律改变脉冲列的脉冲宽度，以调节...

　　ppt,电阻的概念：导体对电流的阻碍作用就叫该导体的电阻。电阻小的物质称为电导体，简称导体。电阻大的物质称为电绝缘体，简称绝缘体。导体的电阻通

　　字母R表示，电阻的单位是欧姆，简称欧，符号是。比较大的单位有千欧（k）、兆欧（M）。电阻器简称电阻（Resistor，通

　　“R”表示）是所有电子电路中使用最多的元件。电阻的主要物理特征是变电能为热能，也可说它是一个耗能元件，电流经过它就产生内能。电阻在电路中通常起分压分流的作用，对信号来说，交流与直流信号都可以通过电阻。

　　大全一、电阻器（R）简称电阻，是指具有一定技术性能的在电路中专起电阻作用的元件，可用来调节电路中的电流和电压，或者作为电路中的负载BOB半岛综合。1、电阻的参数：a、 阻值：指电阻的数值大小。0几百Mb、 耗散功率：指电阻长期工作时所能承受（消耗）的最大功率。2、电阻的材料：电阻

　　的材料有碳膜、金属膜、金属氧化膜、线绕、水泥（陶瓷）线、电阻的类型：①固...

　　一、电阻器电阻器（一般情况下也称电阻）是一种阻碍电流在电路中流动的线性元件，也是组成电子电路的主要元件之一。1.电阻器的作用及电路图形符号（1）电阻器的作用电阻器主要用于控制电路中的电压和电流，除了具有降压、分压、限流和分流作用外，还具有隔离、阻尼、滤波、阻抗匹配及信号幅度调节等功能。（2）电阻器的电路图形符号在电路中BOB半岛综合，电阻器的文字中符号用字母“R”表示。

　　的识别 一、电阻 4 银色 / 10-2 10 黑色 0 100 / 棕色 1 101 1 红色 2 102 2 橙色 3 103 / 黄色 4 104 / 绿色 5 105 0.5 蓝色 6 106 0.2 紫色 7 107 0.1 灰色 8 108 / 白色 9 109 +5至 -20 无色 / / 20 二、电容...

　　### 回答1： Spark Streaming 和 Flink 都是流处理框架，但在一些方面有所不同。 1. 数据处理模型 Spark Streaming 基于批处理模型，将流数据分成一批批进行处理。而 Flink 则是基于流处理模型，可以实时处理数据流。 2. 窗口处理 Spark Streaming 的窗口处理是基于时间的，即将一段时间内的数据作为一个窗口进行处理。而 Flink 的窗口处理可以基于时间和数据量，可以更加灵活地进行窗口处理。 3. 状态管理 Spark Streaming 的状态管理是基于 RDD 的，需要将状态存储在内存中。而 Flink 的状态管理是基于内存和磁盘的，可以更加灵活地管理状态。 4. 容错性 Flink 的容错性比 Spark Streaming 更加强大，可以在节点故障时快速恢复，而 Spark Streaming 则需要重新计算整个批次的数据。 总的来说，Flink 在流处理方面更加强大和灵活，而 Spark Streaming 则更适合批处理和数据仓库等场景。 ### 回答2： Spark Streaming 和 Flink 都是流处理框架，它们都支持低延迟的流处理和高吞吐量的批处理。但是，它们在处理数据流的方式和性能上有许多不同之处。下面是它们的详细比较： 1. 处理模型 Spark Streaming 采用离散化流处理模型（DPM），将长周期的数据流划分为离散化的小批量，每个批次的数据被存储在 RDD 中进行处理，因此 Spark Streaming 具有较好的容错性和可靠性。而 Flink 采用连续流处理模型（CPM），能够在其流处理过程中进行事件时间处理和状态管理，因此 Flink 更适合处理需要精确时间戳和状态管理的应用场景。 2. 数据延迟 Spark Streaming 在处理数据流时会有一定的延迟，主要是由于对数据进行缓存和离散化处理的原因。而 Flink 的数据延迟比 Spark Streaming 更低，因为 Flink 的数据处理和计算过程是实时进行的，不需要缓存和离散化处理。 3. 机器资源和负载均衡 Spark Streaming 采用了 Spark 的机器资源调度和负载均衡机制，它们之间具有相同的容错和资源管理特性。而 Flink 使用 Yarn 和 Mesos 等分布式计算框架进行机器资源调度和负载均衡，因此 Flink 在大规模集群上的性能表现更好。 4. 数据窗口处理 Spark Streaming 提供了滑动、翻转和窗口操作等灵活的数据窗口处理功能，可以使用户更好地控制数据处理的逻辑。而 Flink 也提供了滚动窗口和滑动窗口处理功能，但相对于 Spark Streaming 更加灵活BOB半岛综合，可以在事件时间和处理时间上进行窗口处理，并且支持增量聚合和全量聚合两种方式。 5. 集成生态系统 Spark Streaming 作为 Apache Spark 的一部分，可以充分利用 Spark 的分布式计算和批处理生态系统，并且支持许多不同类型的数据源，包括Kafka、Flume和HDFS等。而 Flink 提供了完整的流处理生态系统，包括流SQL查询、流机器学习和流图形处理等功能，能够灵活地适应不同的业务场景。 总之，Spark Streaming 和 Flink 都是出色的流处理框架，在不同的场景下都能够发挥出很好的性能。选择哪种框架取决于实际需求和业务场景。 ### 回答3： Spark Streaming和Flink都是流处理引擎，但它们的设计和实现方式有所不同。在下面的对比中，我们将比较这两种流处理引擎的主要特点和差异。 1. 处理模型 Spark Streaming采用离散流处理模型，即将数据按时间间隔分割成一批一批数据进行处理。这种方式可以使得Spark Streaming具有高吞吐量和低延迟，但也会导致数据处理的粒度比较粗，难以应对大量实时事件的高吞吐量。 相比之下，Flink采用连续流处理模型，即数据的处理是连续的、实时的。与Spark Streaming不同，Flink的流处理引擎能够应对各种不同的实时场景。Flink的实时流处理能力更强，因此在某些特定的场景下，它的性能可能比Spark Streaming更好。 2. 窗口计算 Spark Streaming内置了许多的窗口计算支持，如滑动窗口、滚动窗口，但支持的窗口计算的灵活性较低，只适合于一些简单的窗口计算。而Flink的窗口计算支持非常灵活，可以支持任意窗口大小或滑动跨度。 3. 数据库支持 在处理大数据时，存储和读取数据是非常重要的。Spark Streaming通常使用HDFS作为其数据存储底层的系统。而Flink支持许多不同的数据存储形式，包括HDFS，以及许多其他开源和商业的数据存储，如Kafka、Cassandra和Elasticsearch等。 4. 处理性能 Spark Streaming的性能比Flink慢一些，尤其是在特定的情况下，例如在处理高吞吐量的数据时，在某些情况下可能受制于分批处理的架构。Flink通过其流处理模型和不同的调度器和优化器来支持更高效的实时数据处理。 5. 生态系统 Spark有着庞大的生态系统，具有成熟的ML库、图处理库、SQL框架等等。而Flink的生态系统相对较小，但它正在不断地发展壮大。 6. 规模性 Spark Streaming适用于规模小且不太复杂的项目。而Flink可扩展性更好，适用于更大、更复杂的项目。Flink也可以处理无限制的数据流。 综上所述，Spark Streaming和Flink都是流处理引擎，它们有各自的优缺点。在选择使用哪一个流处理引擎时，需要根据实际业务场景和需求进行选择。如果你的业务场景较为复杂，需要处理海量数据并且需要比较灵活的窗口计算支持，那么Flink可能是更好的选择；如果你只需要简单的流处理和一些通用的窗口计算，Spark Streaming是更为简单的选择。

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