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  • 2024-12-27
  • 加入了学习《射频电路与天线》,观看 传输线一般理论与矩形波导1

  • 加入了学习《射频电路与天线》,观看 传输线理论3

  • 加入了学习《射频电路与天线》,观看 绪论1

  • 2024-11-29
  • 回复了主题帖: 前辈求助,应届生射频天线不知道怎么办了!!!!

    wangerxian 发表于 2024-11-28 18:07 如果是书上得电路有讲解还行,你这个就是一个电路原理图,说实话确实难,非要学你只能拆分来学。 前辈,我们这个也有PCB,从原理图到pcb都可以弄,只是我不太懂,也没人教我

  • 2024-11-28
  • 回复了主题帖: 前辈求助,应届生射频天线不知道怎么办了!!!!

    wangerxian 发表于 2024-11-27 13:23 光有一个电路确实不好学。 但是我连电路也不太懂,天线的匹配电路

  • 2024-11-27
  • 回复了主题帖: 前辈求助,应届生射频天线不知道怎么办了!!!!

    wangerxian 发表于 2024-11-26 18:35 射频这个入门我感觉比其他的难,因为网上相关资料不多,你可以看看网上有没付费的课程,先学着。因为从你描 ... 有电路,但是没有人教

  • 2024-11-26
  • 回复了主题帖: 前辈求助,应届生射频天线不知道怎么办了!!!!

    tagetage 发表于 2024-11-26 11:39 我感觉现在的培训班没有什么用,学射频天线就要读相关书籍,上相关论坛,师傅不教你就偷学,但尽量别让师傅 ... 谢谢前辈  

  • 回复了主题帖: 前辈求助,应届生射频天线不知道怎么办了!!!!

    网上的培训班可以吗?

  • 回复了主题帖: 前辈求助,应届生射频天线不知道怎么办了!!!!

    求助各位前辈

  • 发表了主题帖: 前辈求助,应届生射频天线不知道怎么办了!!!!

    目前在一家做天线(gps北斗 4G5G天线)的小公司,大概200人左右,技术部门有30多人包含结构工程师,射频天线工程师,我是在做射频助理,目前做的最多的工作就是测试天线,网分,暗室,接触不到什么射频电路,匹配电路,感觉师傅也不咋教,很怕以后跳槽自己没什么东西,对以后职业发展不友好,本人电子信息工程专业,普通本科,各位大神前辈有没有什么建议或者学习路线可以推荐,或者去fy培训班可以吗?

  • 回复了主题帖: 真快,今天已经小雪拉~~~

    准备过年

  • 回复了主题帖: 家电补贴大家享受没?

    买了冰箱,还不错

  • 2024-11-13
  • 回复了主题帖: 这个情况怎么办???hfss

    服务器调整到本地就可以了,谢谢大家的关心和支持,已经弄好了

  • 回复了主题帖: 说一个一直坚持的习惯

    每周坚持跑步,和打篮球,上班之余的娱乐时光,希望继续坚持下去,加油

  • 2024-11-07
  • 回复了主题帖: ADS应用详解-射频电路设计与仿真

    哪个版本对呀  

  • 2024-11-04
  • 回复了主题帖: 人工智能入门要学习多久?

    人工智能入门所需的时间因多种因素而异。  **一、基础因素决定时间**  1. **编程基础**    - 如果你已经有扎实的编程基础,例如熟练掌握Python(人工智能领域应用广泛的编程语言),熟悉数据结构和算法,那么入门人工智能可能会相对快一些。在这种情况下,你可能只需要花费2 - 3个月的时间来初步了解人工智能的基本概念和简单应用。因为你可以更快地理解代码示例和实现简单的模型,比如通过学习使用Python的一些常用机器学习库(如Scikit - learn)来构建简单的分类或回归模型。    - 但如果没有编程基础,你首先需要学习编程语言。学习Python基础语法可能需要1 - 2个月时间,包括变量、数据类型、控制流、函数等基本概念。之后,再学习如何使用Python进行数据处理和简单的算法实现,又需要1 - 2个月时间。所以,从零基础到可以开始接触人工智能相关知识,可能需要3 - 4个月时间。  2. **数学基础**    - 良好的数学基础会大大加快人工智能的入门速度。如果您已经掌握了高等数学(如微积分、线性代数)和概率论的相关知识,理解人工智能算法中的梯度下降、矩阵运算、概率分布等概念就会容易很多。在这种情况下,学习人工智能基础理论可能需要2 - 3个月时间,包括理解机器学习的基本算法,如线性回归、逻辑回归等。    - 然而,如果数学基础薄弱,可能需要花费3 - 6个月时间来补充数学知识。例如,学习线性代数中的向量、矩阵的基本运算,以及它们在人工智能中的应用(如在神经网络中的权重矩阵);学习微积分中导数和偏导数的概念,因为它们在优化算法(如梯度下降)中起着关键作用。  3. **学习方式和时间投入**    - 如果你参加全日制的线下或线上课程,有专业的老师指导,每天能够投入4 - 6小时学习,入门速度会比较快。这样的高强度学习可能在3 - 6个月内让你初步掌握人工智能的入门知识。    - 但如果是利用业余时间自学,每天学习1 - 2小时,那么学习过程会比较漫长。可能需要6 - 12个月甚至更长时间来入门人工智能,因为学习过程容易被中断,知识的连贯性和理解深度可能会受到一定影响。   **二、知识广度和深度的不同阶段**  1. **基础理论阶段(2 - 6个月)**    - 这一阶段主要学习人工智能的基本概念,如机器学习的定义、监督学习、无监督学习和强化学习的分类。了解常用的机器学习算法,如决策树、朴素贝叶斯等。还需要掌握数据预处理的方法,包括数据清洗(去除噪声、缺失值处理)、特征工程(特征提取、特征选择)等。如果学习顺利,这一阶段可能需要2 - 6个月时间,具体时间取决于个人基础和学习投入。 2. **简单实践阶段(3 - 6个月)**    - 在初步掌握理论知识后,需要进行实践操作。可以从简单的数据集入手,使用已学的算法构建模型并进行评估。例如,使用鸢尾花数据集,用决策树算法进行分类,然后通过准确率、召回率等指标来评估模型性能。这个阶段需要学习如何使用相关的工具和框架,如Scikit - learn、TensorFlow(用于简单的机器学习任务)等。这一阶段可能需要3 - 6个月时间,因为需要不断地调试模型、理解模型参数对结果的影响等。 3. **深入学习阶段(6个月以上)**    - 当你对基本的机器学习有了一定的实践经验后,可以开始深入学习更复杂的主题,如深度学习。深度学习涉及到神经网络的架构(如卷积神经网络、循环神经网络)、反向传播算法等复杂知识。学习这些内容并能够应用它们解决实际问题(如图像识别、自然语言处理)可能需要6个月以上的时间,并且需要不断地研究论文、参考开源项目来加深理解和提高实践能力。

  • 回复了主题帖: 锂电池长期不使用怎么办

    1. **充电准备**    - 在长期不使用锂电池之前,要先将电池充电至大约40% - 60%的电量。这是因为当电池电量过低时,电池的电极材料可能会发生不可逆的化学反应,导致电池容量衰减。例如,对于锂离子电池,如果电池电量长期处于0%状态,电池中的锂金属可能会在负极表面形成枝晶,这会刺破电池的隔膜,造成电池短路,从而损坏电池。而如果电池充满电长期放置,电池内部的压力会增大,也会对电池的性能和寿命产生不良影响。    - 可以使用专门的锂电池充电器,按照充电器的说明书正确操作,确保电池充电到合适的电量范围。 2. **存储环境调整**    - 温度方面,锂电池最好存储在温度相对稳定且较低的环境中。一般来说,10 - 20摄氏度是比较理想的存储温度范围。如果温度过高,比如超过30摄氏度,电池的自放电速度会加快,而且电池内部的化学物质活性增强,可能会导致电池鼓包等问题。如果温度过低,比如低于0摄氏度,虽然电池的自放电速度会减慢,但在低温下电池的性能会下降,当再次使用时,可能会出现无法正常充电或放电的情况。    - 湿度也很关键,应该将电池存储在干燥的环境中。高湿度环境可能会使电池的电极发生腐蚀,尤其是电池的金属外壳和电极连接处。可以将电池放在密封的塑料盒或者干燥箱中,并在其中放置一些干燥剂(如硅胶干燥剂)来吸收多余的水分,保持环境干燥。 3. **定期检查和维护**    - 即使锂电池长期不使用,也应该定期(例如每3 - 6个月)检查一下电池的电量和外观。如果发现电池电量过低,应该及时充电至40% - 60%的电量范围。    - 检查电池外观时,主要看电池是否有鼓包、漏液或者外壳破损等情况。如果发现电池有鼓包现象,这可能是电池内部发生了不可逆的化学反应,产生了气体,这种电池就不能再使用了,需要妥善处理。如果发现电池有漏液情况,要避免接触漏出的液体,因为这些液体可能是强碱性或者强酸性的电解液,会对人体和周围环境造成危害。 4. **使用前的准备**    - 在准备重新使用长期存放的锂电池时,应该先将电池充电至满电状态。不过,充电时要使用合适的充电器,并且在通风良好的环境中进行。充电过程中要注意观察电池是否有异常发热、冒烟等情况,如果出现这些情况,要立即停止充电,并采取相应的措施。    - 充电完成后,可以先对电池进行小电流的放电和充电循环(例如使用电池容量的10% - 20%进行放电和充电),这样可以激活电池内部的化学物质,使电池的性能更好地恢复。

  • 回复了主题帖: 这个单片机最小系统图有问题吗

    什么单片机

  • 2024-10-21
  • 回复了主题帖: RC500天线设计及应用指南-周立功

    谢谢

  • 2024-10-18
  • 回复了主题帖: 频谱分析仪技术及测试应用指南

    谢谢楼主

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