前言 在嵌入式系统开发中，51 单片机作为一种非常非常非常经典，贯穿上下几十年的微控制器，被广泛应用于各种电子项目中。其中，生成特定频率的方波信号是一项常见的需求。 那么，51 单片机究竟能以多快的速度生成方波呢？这不仅涉及到硬件的性能极限，也与软件编程的技巧密切相关。 在实际应用中，我们可能需要根据不同的场景来生成不同频率的方波，例如用于驱动电机、产生时钟信号或者进行通信等。而了解

1. python装饰器和应用场景？ python装饰器用于在不改变原函数内部代码的前提下，为函数扩展功能，其形式为@装饰器，入门用法为记录原函数的执行时间，或者打印原函数执行日志，其基础功能实现代码如下： import timedef logger(func):def wrapper(*args, **kw):print('我准备开始计算：{} 函数了:'.format(func.__na

前言 户外电源在户外野营、自驾旅游上使用频率非常高，此外也可应用在应急供电、室外直播摄影、户外作业、应急救援等诸多领域。对于一款户外电源来说，要满足高精度的高功率输出，其内部的降压控制器性能要求非常高。 最近ANKER安克推出的一款 767 户外电源，采用方便搬运的拉箱式设计，功率大的同时各方面性能以及在安全稳定方面表现都非常优异。此外还采用了时下非常前沿的氮化镓双向逆变器

索引：         主键索引：表的id   （唯一 且  不能为空）         唯一索引：表User 假设有account 字段 ，用户名不重复  （唯一 可以为空）         复合索引：where() 的条件 用户名，密码 （无要求，无要求） 锁：         悲观锁：（两个人同时想要去上厕所 只有一个厕所 ， 只能A，B中的一个先上厕所即事务， 当上厕所的人

高频率场景通常涉及系统需要在极短时间内处理大量请求或事件。这些场景可能要求系统在短时间内执行多次操作，例如高频率的数据更新、传感器数据采集、金融交易、实时监控等。以下是一些高频率场景的示例： 金融交易： 高频交易系统需要在极短时间内处理大量的股票交易订单，通常以毫秒级的速度执行交易。 传感器数据采集： 在工业自动化、物联网等领域，传感器可能以高频率生成和传输数据，系统需要实时处理和分析这些数据

一、需求背景 1、最近项目要求高频次地读写数据，数据量也不是很大，多表总共加起来在百万条上下。 单表最大的也在25万左右，历史数据表因为不涉及所以不用考虑， 难点在于这个规模的热点数据，变化非常频繁。 数据来源于一些检测设备的采集数据，一些大表，有可能在极短时间内（如几秒钟）可能大部分都会变化， 而且主程序也有一些后台服务需要不断轮询、读写某种类型的设备，所以要求信息交互时间尽可能短。

一、目的 在离线数仓中，需要用Flume去采集Kafka中的数据，然后写入HDFS中。 由于每种数据类型的频率、数据大小、数据规模不同，因此每种数据的采集需要不同的Flume配置文件。玩了几天Flume，感觉Flume的使用难点就是配置文件 二、使用场景 静态排队数据是数据频率为1s的数据类型代表，数据量很大、频率很高，因此搞定了静态排队数据的采集就搞定了这一类高频率数据的实时采集问题

MATLAB - movmean 均值降噪函数 —在齿轮箱断齿数据分析的应用 结论： 齿轮箱振动加速度信号，采样频率25600，数据长度102400 采用movmean函数降噪， 1、对高频的噪声滤波效果较好 2、对于低频段噪声滤波作用不大 matlab关键代码 %读取csv数据 M = csvread(ff); %读取 关键工况参数 vib=M(3:end,1);fs=M(2,1);sp=