技术标签: 硬件测试(仪器使用细节)
AWG | 直径 | 面积 | 铜阻抗 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
(inch) | (mm) | (kcmil) | (mm²) | (Ω/km) | (Ω/kFT) | |
0000 (4/0) | 0.46 | 11.684 | 212 | 107 | 0.1608 | 0.04901 |
000 (3/0) | 0.4096 | 10.404 | 168 | 85 | 0.2028 | 0.0618 |
00 (2/0) | 0.3648 | 9.266 | 133 | 67.4 | 0.2557 | 0.07793 |
0 (1/0) | 0.3249 | 8.252 | 106 | 53.5 | 0.3224 | 0.09827 |
1 | 0.2893 | 7.348 | 83.7 | 42.4 | 0.4066 | 0.1239 |
2 | 0.2576 | 6.544 | 66.4 | 33.6 | 0.5127 | 0.1563 |
3 | 0.2294 | 5.827 | 52.6 | 26.7 | 0.6465 | 0.197 |
4 | 0.2043 | 5.189 | 41.7 | 21.2 | 0.8152 | 0.2485 |
5 | 0.1819 | 4.621 | 33.1 | 16.8 | 1.028 | 0.3133 |
6 | 0.162 | 4.115 | 26.3 | 13.3 | 1.296 | 0.3951 |
7 | 0.1443 | 3.665 | 20.8 | 10.5 | 1.634 | 0.4982 |
8 | 0.1285 | 3.264 | 16.5 | 8.37 | 2.061 | 0.6282 |
9 | 0.1144 | 2.906 | 13.1 | 6.63 | 2.599 | 0.7921 |
10 | 0.1019 | 2.588 | 10.4 | 5.26 | 3.277 | 0.9989 |
11 | 0.0907 | 2.305 | 8.23 | 4.17 | 4.132 | 1.26 |
12 | 0.0808 | 2.053 | 6.53 | 3.31 | 5.211 | 1.588 |
13 | 0.072 | 1.828 | 5.18 | 2.62 | 6.571 | 2.003 |
14 | 0.0641 | 1.628 | 4.11 | 2.08 | 8.286 | 2.525 |
15 | 0.0571 | 1.45 | 3.26 | 1.65 | 10.45 | 3.184 |
16 | 0.0508 | 1.291 | 2.58 | 1.31 | 13.17 | 4.016 |
17 | 0.0453 | 1.15 | 2.05 | 1.04 | 16.61 | 5.064 |
18 | 0.0403 | 1.024 | 1.62 | 0.823 | 20.95 | 6.385 |
19 | 0.0359 | 0.912 | 1.29 | 0.653 | 26.42 | 8.051 |
20 | 0.032 | 0.812 | 1.02 | 0.518 | 33.31 | 10.15 |
21 | 0.0285 | 0.723 | 0.81 | 0.41 | 42 | 12.8 |
22 | 0.0253 | 0.644 | 0.642 | 0.326 | 52.96 | 16.14 |
23 | 0.0226 | 0.573 | 0.509 | 0.258 | 66.79 | 20.36 |
24 | 0.0201 | 0.511 | 0.404 | 0.205 | 84.22 | 25.67 |
25 | 0.0179 | 0.455 | 0.32 | 0.162 | 106.2 | 32.37 |
26 | 0.0159 | 0.405 | 0.254 | 0.129 | 133.9 | 40.81 |
27 | 0.0142 | 0.361 | 0.202 | 0.102 | 168.9 | 51.47 |
28 | 0.0126 | 0.321 | 0.16 | 0.081 | 212.9 | 64.9 |
29 | 0.0113 | 0.286 | 0.127 | 0.0642 | 268.5 | 81.84 |
30 | 0.01 | 0.255 | 0.101 | 0.0509 | 338.6 | 103.2 |
31 | 0.00893 | 0.227 | 0.0797 | 0.0404 | 426.9 | 130.1 |
32 | 0.00795 | 0.202 | 0.0632 | 0.032 | 538.3 | 164.1 |
33 | 0.00708 | 0.18 | 0.0501 | 0.0254 | 678.8 | 206.9 |
34 | 0.0063 | 0.16 | 0.0398 | 0.0201 | 856 | 260.9 |
35 | 0.00561 | 0.143 | 0.0315 | 0.016 | 1079 | 329 |
36 | 0.005 | 0.127 | 0.025 | 0.0127 | 1361 | 414.8 |
37 | 0.00445 | 0.113 | 0.0198 | 0.01 | 1716 | 523.1 |
38 | 0.00397 | 0.101 | 0.0157 | 0.00797 | 2164 | 659.6 |
39 | 0.00353 | 0.0897 | 0.0125 | 0.00632 | 2729 | 831.8 |
40 | 0.00314 | 0.0799 | 0.00989 | 0.00501 | 3441 | 1049 |
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文章浏览阅读2.8k次。一、模型迭代方法机器学习模型在实际应用的场景,通常要根据新增的数据下进行模型的迭代,常见的模型迭代方法有以下几种:1、全量数据重新训练一个模型,直接合并历史训练数据与新增的数据,模型直接离线学习全量数据,学习得到一个全新的模型。优缺点:这也是实际最为常见的模型迭代方式,通常模型效果也是最好的,但这样模型迭代比较耗时,资源耗费比较多,实时性较差,特别是在大数据场景更为困难;2、模型融合的方法,将旧模..._模型迭代
文章浏览阅读2.3k次。1、前言上传图片一般采用异步上传的方式,但是异步上传带来不好的地方,就如果图片有改变或者删除,图片服务器端就会造成浪费。所以有时候就会和参数同步提交。笔者喜欢base64图片一起上传,但是图片过多时就会出现数据丢失等异常。因为tomcat的post请求默认是2M的长度限制。2、解决办法有两种:① 修改tomcat的servel.xml的配置文件,设置 maxPostSize=..._base64可以装换zip吗
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文章浏览阅读2k次。本文主要实现基于二度好友的推荐。数学公式参考于:http://blog.csdn.net/qq_14950717/article/details/52197565测试数据为自己随手画的关系图把图片整理成文本信息如下:a b c d e f yb c a f gc a b dd c a e h q re f h d af e a b gg h f bh e g i di j m n ..._本关任务:使用 spark core 知识完成 " 好友推荐 " 的程序。
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文章浏览阅读6.7w次,点赞2次,收藏37次。win10 2016长期服务版激活错误解决方法:打开“注册表编辑器”;(Windows + R然后输入Regedit)修改SkipRearm的值为1:(在HKEY_LOCAL_MACHINE–》SOFTWARE–》Microsoft–》Windows NT–》CurrentVersion–》SoftwareProtectionPlatform里面,将SkipRearm的值修改为1)重..._错误: 0xc0000022 在运行 microsoft windows 非核心版本的计算机上,运行“slui.ex