在電子電路保護領域，設計師們長期面臨一個核心矛盾：如何在有限的成本與空間內，提供可靠、全面且免維護的過壓過流保護？傳統的分立保護方案往往顧此失彼，直到複合型PTC熱敏電阻的出現，通過巧妙的“協同保護”設計哲學，為這一難題提供了極具性價比的優雅解決方案。 一、傳統保護方案的困境與成本悖論 在深入複合型PTC之前，有必要回顧傳統
目錄 6. Drools高級語法 6.1 global全局變量 6.2 query查詢 6.3 function函數 6.4 LHS加強 6.4.1 複合值限制in/not in 6.4.2 條件元素eval 6.4.3 條件元素not 6.4.4 條件元素exists
Shell Daily 2025-12-19: 優雅退場 (Trap) 寫腳本時，我們通常會在末尾寫上一句 rm /tmp/data_export.tmp 來清理現場。但如果腳本執行中途報錯退出了？或者用户不耐煩按了 Ctrl+C 強行終止？那行清理代碼永遠不會執行，垃圾文件就會日積月累。 要想寫出“死得體面”、不留垃圾的健壯腳本，你不能只關注開始，更要關注結束。這時
Unrelated Machine Scheduling 轉化為判定形式，判定所有機器的 load 能否均不超過T 一個問題是 integrality gap 可能會非常大，如 1 個任務，n個機器，在每個機器時間上都是 1。整數最優解是分給任意一個機器，是 1。但 LP 會均分這個任務，最優解為1/
1、 打開命令窗口輸入lsnrctl status，查看監聽狀態如圖 這樣則監聽正常 若顯示無監聽，則在命令窗口輸入lsnrctl start ，啓動監聽 如顯示無監聽，則找到該目錄D:\oracle\product\11.2.0\dbhome_1\NETWORK\ADMIN下配置文件listener.o
1、容器、Pod是什麼 容器是一個獨立的環境，我們在其中打包應用程序及其依賴項。通常，容器運行單個進程，每個容器都有一個IP地址，可以附加捲並控制CPU和內存資源等。所有這些都是通過命名空間和控制組的概念發生的。 Kubernetes是一個用於部署、擴展和管理容器化應用程序的容器編排系統，它有自己的容器運行方式。其中，Pod是Kubernetes中最小的可部署
Abstract 隱式神經表示 （INR） 已成為使用神經網絡將離散信號編碼為連續、可微函數的強大工具。然而，不幸的是，這些模型通常依賴單體架構來表示高維信息，隨着維度的增長，導致計算成本過高。我們提出了 F-INR，這是一個框架，它依據函數張量分解重新制定 INR 學習，將高維任務分解為輕量級的、特定於軸的子網絡。每個子網絡學習一個低維資料組件（例如，空間或時間）。然後，
由於基於Kubernetes的雲原生軟件交付的複雜性和速度的限制，以往互不干涉的開發人員、運營人員和網站可靠性工程師（SRE）之間的合作開始變得至關重要。三者間的合作能夠推動雲原生軟件開發的發展、縮短開發週期，從而實現更快更安全的軟件交付。 本文由三部分組成，主要討論開發人員的職責有哪些變化、運營人員和SRE團隊的影響、以及雲原生開發領域對各角色的
第二十三章 LCD1602液晶顯示 1. 導入 LCD1602（16×2 字符型液晶）使用基於HD44780控制器的命令集，支持8位或4位數據總線，常用於菜單、狀態與調試信息顯示。本章以“4位總線，RW接地（只寫）”方案實現穩定驅動，提供完整API：初始化、定位、打印、清屏、自定義字符（CGRAM）。 目標： 掌握LCD
一、算法原理與改進策略 1. 核心思想 將人工蜂羣算法（ABC）的全局搜索能力與K均值聚類（KMC）的局部優化能力結合，通過以下改進解決傳統KMC的缺陷： 初始化優化：採用最大最小距離積法選擇初始聚類中心 自適應搜索：引入基於距離的動態步長調整策略 混合更新機制：融合全局最優引導與局部擾動策略 2. 算法流程
