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

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

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

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

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

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

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  

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

回复了主题帖： RC500天线设计及应用指南-周立功

谢谢

回复了主题帖： 频谱分析仪技术及测试应用指南

谢谢楼主