Amazon Personalize，一项用于构建个性化推荐系统的完全托管型机器学习服务，在亚马逊云科技中国(北京)区域(由光环新网运营)正式上线。使用该服务，开发人员无需具备机器学习专业知识，用户可用它训练、调整和部署自己定制的机器学习模型，构建个性化推荐系统，用于产品推荐、个性化营销、个性化搜索和定制化直销等广泛的个性化推荐场景。 亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示：“一直以来，对推荐系统的需求可以说无处不在。从电商购物、新闻阅读、音视频到在线应用的推荐，很多公司都希望构建个性化推荐系统增强用户体验，增加业务营收。构建准确有效的个性化推荐系统需要解决如机器学习算法、模型等诸多技术挑战。我们非常高兴通过与光环新网的紧密合作在中国区域上线Amazon Personalize，降低了机器学习技术的门槛，让客户能够专注于自己的业务创新，无需深入了解机器学习，即能构建自己的个性化推荐系统，享受人工智能带来的便捷。“ 早在1998年，Amazon.com亚马逊电商就上线了基于物品的协同过滤算法，是业界首次将推荐系统应用于百万物品及百万用户规模。这就是后来享誉业界的创新——亚马逊电商“千人千面”的个性化推荐。Amazon Personalize正是将亚马逊20多年机器学习方面的创新实践和经验进行提炼，赋能给所有行业、各种规模的企业，以及开发人员和数据科学家，让他们可以将构建定制模型的时间从几个月缩短到几天。 使用Amazon Personalize，开发者只需要提供页面浏览、注册或购买等用户行为信息，告诉Amazon Personalize要推荐的项目清单是音乐、视频、产品还是新闻文章，就可以通过应用程序编程接口(API)接收到推荐结果。Amazon Personalize会对数据进行处理和检查，识别出有意义的内容，并从亚马逊电商零售业务多年打造的高级算法库中选择算法，根据客户数据训练和优化个性化模型。在整个过程中，所有数据都经过加密以确保私有和安全，仅用于为用户创建推荐。 Amazon Personalize预置了必要的基础设施，并管理整个机器学习管道，包括处理数据、确定功能、使用最佳算法以及训练、优化和托管模型等。客户通过API接收结果，并根据使用量付费，而没有最低消费或预付承诺。 有道乐读是网易有道旗下一款致力于提升少年儿童阅读素养的数字阅读教育产品，并希望能提供从“千人一面”到“千人千面”的阅读体验。有道乐读技术开发人员配置较少且人工智能经验较浅，如何在更短时间内上线推荐系统，节省学习成本，是团队在选型时考虑的重要问题。有道乐读资深服务器开发工程师姜为表示，“使用Amazon Personalize，有道乐读APP研发团队在一个月内成功打造少儿图书的精准化推荐场景，将月活跃用户提升20%。” 作为乐天有限公司下辖子公司，乐天玛特是韩国领先的零售商，销售各类日用百货、服装、玩具、电子产品及其他商品。如今，消费者们拥有极为丰富的日用品购买渠道，包括大卖场、电商平台、便利店以及超市等等。乐天玛特决定使用Amazon Personalize为老客户们提供个性化优惠券推荐，借此提高其到店频率、增强新产品购买率，并最终强化客户忠诚度。乐天玛特大数据分析师Sungoh Park表示：“自从引入Amazon Personalize以来，优惠券使用量较以往基于规则的统计性推荐系统增加了一倍以上。新产品的购买率提高了1.7倍——较以往统计方法提升显著。更重要的是，新产品购买率的提升表明乐天玛特成功发掘出了客户群体中的隐藏购买需求。这种以个性化优惠券为载体的全新运营模式显著改善了乐天玛特的月度销售额。” StockX是一家来自底特律的初创公司，希望以独特的竞价/出价市场革新电子商务体系。该平台的设计灵感源自纽约证券交易所，并将运动鞋与街头潮牌服饰等商品视为高价值可交易商品。凭借运营透明化的市场交易体验，StockX 帮助消费者以真实市场价购买备受追捧的真品。StockX 公司机器学习部门创始成员兼负责人Sam Bean表示：“2019年，StockX 公司正经历高速增长，我们的机器学习工程师小组也开始尝试使用 Amazon Personalize 在主页上添加‘为您推荐’产品推荐行。我们的团队在这场假期购物季的几周之前着手项目开发，并在购物季到来时及时将其上线。可以自豪地说，在Amazon Personalize的帮助下，我们的微服务架构在整个假期当中都表现出近乎完美的可用性。最终，这项新功能成了主页上最受欢迎的部分。‘为您推荐’成为我们团队乃至整个StockX公司的一次巨大胜利。”

魏德米勒展会季即将拉开帷幕，你是否已经迫不及待想要一探究竟?别着急，一份满载干货的“快递”已经悄然送达你的面前。 4月7日-28日期间，魏德米勒每周都为您安排了1-2场在线研讨会，来自魏德米勒3大产品事业部的资深经理将通过一系列精彩的产品视频和实物演示为您带来5大主题的(有)演(图)讲(有)演(真)示(相)： Ø 4月7日14：00-16：00 直插式装置联接件为何能够实现可靠传输、更低损耗和更加稳定的机械联接? Ø 4月13日14：00-16：00 可靠、高性价比的紧凑重载连接器，怎样为机械市场化繁为简? Ø 4月21日14：00-16：00 有了自动化和数字化两大buff的加持，未来的智能化工厂该是什么样? Ø 4月26日14：00-16：00 怎样让各行业应用的开关量信号转换不再成问题? Ø 4月28日14：00-16：00 如何通过为工作流程的每个阶段调配优化解决方案达到效率和产能的双跃升? 魏德米勒展会季在线研讨会现场将一一为你揭晓答案!精彩多多，不容错过哦!

背景资讯 大多数中间总线转换器 (IBC) 使用一个体积庞大的电源变压器来提供从输入至输出的隔离。另外，它们一般还需要一个用于输出滤波的电感器。此类转换器常用于数据通信、电信和医疗分布式电源架构。这些 IBC 可由众多供应商提供，而且通常可放置于业界标准的 1/16、1/8 和 1/4 砖占板面积之内。典型的 IBC 具有一个 48V 或 54V 的标称输入电压，并产生一个介于 5V 至 12V 之间的较低中间电压以及从几百 W 至几 kW 的输出功率级别。中间总线电压用作负载点稳压器的输入，将负责给 FPGA、微处理器、ASIC、I/O 和其他低电压下游器件供电。 然而，在被称为 “48V Direct” 的许多新型应用中，IBC 中无需隔离，这是因为上游 48V 或 54V 输入已经与危险的 AC 电源进行了隔离。在很多应用中，热插拔前端设备需要使用一个非隔离式 IBC。因此，在许多新型应用中设计了内置的非隔离式 IBC，从而显着地缩减了解决方案尺寸和成本，同时还提高了工作效率并提供了设计灵活性。图 1 示出了一种典型的分布式电源架构。 图 1：典型的分布式电源架构 既然在有些分布式电源架构中允许非隔离式转换，因此对于该应用可以考虑使用单级降压型转换器。它将需要在一个 36V 至 72V 的输入电压范围内工作，并产生一个 5V 至 12V 输出电压。Analog Devices 提供的 LTC3891 可用于这种方法，该器件在相对低的 150kHz 开关频率下工作时能提供约 97% 的效率。当 LTC3891 工作在较高频率时，由于随着相对高的 48V 输入电压而出现 MOSFET 开关损耗，因而效率会有所下降。 一种新方法 一种创新型方法将开关电容转换器与同步降压组合起来。开关电容器电路将输入电压减小一半之后将其馈入同步降压型转换器。这种将输入电压减半并随后降压至期望输出电压的方法可实现较高的效率，或者通过使器件以高得多的开关频率工作，可大幅缩减解决方案尺寸。其他好处包括较低的开关损耗和减低的 MOSFET 电压应力，这得益于开关电容器前端转换器固有的软开关特性，因而可实现较低的 EMI。图 2 显示出这种组合是怎样构成混合式降压型同步控制器的。 图 2：开关电容器 + 同步降压 = LTC7821 混合式转换器 新型高效率转换器 LTC7821将开关电容器电路与一个同步降压型转换器相结合，可使 DC/DC 转换器解决方案尺寸相比其他传统降压型转换器替代方案锐减 50% 之多。这种改善是通过将开关频率提高 3 倍实现的，并未牺牲效率。或者，当工作于相同的频率时，基于 LTC7821 的解决方案能提供高达 3% 的效率升幅。其他优势包括低 EMI 辐射 (因采用软开关前端所致)，非常适合功率分配、数据通信和电信以及新兴 48V 汽车系统中的新一代非隔离式中间总线应用。 LTC7821 在 10V 至 72V (80V 绝对最大值) 的输入电压范围内工作，并能产生几十安培的输出电流，这取决于外部组件的选择。外部 MOSFET 以一个固定的频率 (可设置范围为 200kHz 至 1.5MHz) 执行开关操作。在典型的 48V 至 12V / 20A 转换应用中，当 LTC7821 的开关频率为…

前不久，一个客户带着头盔去买房的新闻上了热搜。经过媒体的深扒发现，这一夸张之举背后的原因倒不是客户怕露富或者有其他什么难言之隐，而是因为精明的开发商会在不知不觉中通过人工智能(AI)采集客户人脸数据，并以此为依据判定佣金在各个销售渠道中的归属;同时此举也彻底封死了客户希望在不同销售渠道中货比三家的想法——因为只要是你之前“露过脸”，系统就会得知此前其他渠道商给你的报价，这时你再想砍一分钱都没有可能。为了避免自己的“脸”被开发商“偷走”并用来对付自己，客户才不得以用这种最原始的方法来对抗AI。 这个案例唤醒了人们对于使用日趋广泛的人脸识别等AI应用的担心，由此也开始在心中盘算，当我们在享受AI带来的新体验的同时，可能付出的安全代价。 AI的安全问题 实际上，上面这个案例只是AI安全一个层面上的问题，如果仔细划分，会发现今天的AI至少面临三个层面的挑战： 第一个层面，是AI技术本身内在的安全风险。要知道，AI所依赖的机器学习实际上是将传统上我们所依赖的正常的逻辑变成“黑箱操作”，我们只知道决策输出的结果，而对于神经网络内在工作的逻辑并不是完全掌握，这是AI与传统上的“自动控制”最大的区别。如果在这个过程中，机器学习的数据被污染，就会影响样本和判断的准确性;机器学习模型自身存在的缺陷，会带来更加隐蔽的安全问题。也就是说，比起传统的信息安全问题，AI内在的安全问题更难于发现和及时应对。 第二个层面，是AI技术被恶意使用的问题。历史的经验告诉我们，黑客总是会跟随最新技术，甚至有时候还会引领最新技术。AI的出现，无疑给黑客提供了新的进攻武器，他们可以使用机器学习进行海量数据分析，对于攻击目标的安全策略和方法进行揣摩，并找到突破口。要知道，安全领域的困境就在于：防御者必须预测并阻断进攻者可能使用的一万种攻击手段，而进攻者只需要利用防御者的一个漏洞就可以完成入侵，达到目的。因此在全球数字化转型快速推进之时，随着AI技术的发展，信息安全风险比以往任何时候都要高。 第三个层面，是AI应用中存在的隐私泄露、数据滥用等问题。文章开头所提到的例子，就属于这个范畴。而且在AI与物联网叠加催生出“人工智能物联网(AIoT)”之后，这种风险性传播的速度会更快，影响的范围会更广，防范难度自然也会更大。 应对AI安全挑战 如此看来，AI的安全问题着实难解。不过再难，也需要拧紧“安全阀”，这是一个必须要解决的问题。 缺少工具可能是在求解AI难题时，最大的困惑。全球知名的白帽黑客Kevin Mitnick就曾经表示，现在还没有真正符合AI核心技术的工具或产品出现，他自己对于AI产品进行安全分析评估的经验也是不足的。 不过，就像AI可以被黑客用来作为攻击的手段一样，AI强大的能力，本身也可以作为一种安全工具被加以利用。今天的网络安全厂商正在引入AI技术，去解决传统防御方案解决不了的新威胁，提高原有检测方案的检测精度，进行更高效自动化数据分类，实现更快的威胁响应处置。也就是说，AI不仅可以被用于对抗已有的攻击，也可去感知和预测未来可能发生的安全威胁，这就使得安全防御变得更加积极。 根据中国信通院发布的《中国网络安全产业白皮书(2019 年)》，在网络安全领域，AI技术正在发力的地方包括(但不限于)以下这些方面： · 在异常流量检测方面，AI为加密流量分析提供新方案。 · 在恶意软件防御方面，针对特定场景的AI应用取得积极进展。 · 在异常行为分析方面，AI可成为模式识别的有效补充。 · 在敏感数据保护方面，AI助力数据识别和保护能力提升。 · 在安全运营管理方面，基于AI的安全编排与自动化响应(SORA)逐渐兴起。 有了AI作为安全防御的利器，人们的下一步就是要去探索一个体系化的安全解决方案。比如，为了应对AI模型各个环节可能存在的安全风险，并给出相应的防御建议，腾讯就发布了一个“AI安全攻击矩阵”。 这个AI安全攻防矩阵的意义在于：它可以覆盖从AI模型开发前的环境搭建，到模型的训练部署，以及后期的使用维护的整个AI产品生命周期，尽可能列举出在这个过程中可能遇到的所有安全问题，并给出相应的应对策略。这样一来，对照这个“矩阵”，开发者就可以根据AI部署运营的基本情况，排查可能存在的安全问题，并根据推荐的防御建议布防，降低已知的安全风险。虽然这样的探索，目前来看只是一个起步，但也算是一个不错的开端。 当然，由于AI对于人类社会的触动是多方面、深层次的，所以AI安全策略也不能仅仅停留在技术层面。具体来讲，在技术之外，我们至少在两个方面必须有所行动： · 一是从法律角度构筑安全防线，通过立法明确AI安全的“红线”，让黑客及AI滥用者付出应有的代价; · 二是建立行业公认的行为准则，通过行业自律等方式，覆盖那些由于法律滞后于技术发展可能出现的灰色地带，给用户安全以最大化的保障，这也是为AI长足发展营造一个更健康的生态。 在文章的最后，分享一组数据：根据IDC的研究数据，2019年全球网络安全支出较2018增长了近9.4%，达到1066.3亿美元;然而与此同时，有机构预测同期网络犯罪的总成本可能超过2万亿美元，也就是说网络犯罪活动的成本是安全支出的20倍左右。 这就是人们所面临的安全环境，而且AI的出现会让这种环境更为复杂。而在安全的问题上，决不能妥协，因为关键之处一旦失守，可不是丢一张“脸”的数据那么简单了。这种让人细思极恐的压力，也正是业界进步的动力所在。

【2021年1月22日，德国慕尼黑讯】近日，英飞凌科技股份公司总部“Am Campeon”正在着手更换员工ID卡，全新的ID卡将高度安全的办公楼门禁技术与灵活的非接触式万事达卡支付功能相结合，可谓全球首创。为了直接在智能卡中整合支付技术，英飞凌与万事达卡、PayCenter GmbH以及petaFuel GmbH展开合作，并负责管理和发行员工ID卡。该卡又称作“Campeon Card”，其采用的创新理念同样适用于其他公司进行使用。 “很早以前，英飞凌就通过为总部打造园区式建筑，在现代化和创造性工作环境方面树立标准。全新的员工ID卡是我们在此道路上迈出的新的一步，”英飞凌安全互联系统事业部总裁Thomas Rosteck表示，“非接触式技术既方便又卫生，在当前的疫情防控时刻，对保护我们的身体健康具有前所未有的重要性。不仅如此，从长远的角度来看，这种集多功能于卡的非接触式智能楼宇解决方案也变得越来越重要。” 持有Campeon Card的员工可以出入公司大楼和工作场所、进行无现金支付以及利用NFC传输数字名片。为此，首张具有万事达卡支付功能及符合EMV*国际化标准的员工ID卡问世。该卡不仅可以在咖啡机或公司餐厅使用，还可以在公司经营场所以外、全球总计7000万个万事达卡受理点使用。不仅如此，访客还可通过站点的EMV基础设施使用其私人银行卡。 万事达卡德国和瑞士分部总裁Peter Bakenecker表示：“我很高兴我们通过合作，成功将多种功能集合在一张卡上。对员工而言，这既实用又方便。开放式支付系统的一大优势在于，员工还可以使用该卡在日常生活中进行支付。而且他们还能通过VIMpay app，轻松便捷地对卡片进行充值。” 英飞凌SECORA™支付解决方案是这个多功能员工ID卡的核心。它可以根据EMV标准高效快捷地生产经过认证的支付卡。另外，集成在芯片中的CIPURSE™功能允许安全访问公司大楼。除了对安全性要求十分苛刻的门禁解决方案外，CIPURSE还可使用于大量新兴交通和智慧城市系统。 万事达卡支付功能的整合工作由支付服务提供商petaFuel负责。得益于此，员工可使用手机支付app VIMpay，以数字化方式将其银行帐户与公司卡相关联，可通过电脑或手机直接充值。它同样支持在手机进行移动支付。这样一来，公司便无需在经营场所专门设置充值终端。另外，VIMpay app还提供所有交易和即时支出明细。 “通过与英飞凌和万事达卡展开合作，我们开发出了支持非接触式支付的创新型多功能公司卡，”petaFuel首席技术官Ludwig Adam表示，“通过将万事达卡与现有基础设施相关联，我们的移动支付app VIMpay就可为所有公司和公共机构提供一个理想平台，来推广具有支付功能的个人智能卡，同时帮助他们实现楼宇基础设施现代化。” *EMV®芯片的规格定义了基于芯片的支付解决方案和读取器的全球有效要求。它们支持接触式和非接触式应用，同时还支持新支付技术的使用。

随着技术的发展,现在的路灯都大采用太阳能光电来转换了,这样就可以达到节能,安全,方便的效果。而且里面装有太阳能路灯控制器,可以通过微处理器控制和显示的智能充放电控制器,采用高质量、低损耗、寿命长的元器件,保证其性能可靠,从而使太阳能路灯系统能长久的正常工作,减少系统的维护成本。那么太阳能路灯控制器有什么作用呢？接下来，世纪 阳光照明小编就为大家介绍下。 1、控制作用 太阳能路灯控制器基本的作用当然是有控制作用,当太阳板照射到太阳能的时候,太阳能板就会给蓄电池充电,这个时候控制器就会自动检测到充电电压,从而给太阳能灯具输出电压,这样才会使太阳能路灯发亮。 2、稳压作用 当太阳能照射到太阳能板的时候,太阳能板就会给蓄电池充电,这个时候它的电压是十分不稳定的。如果是直接进行充电,那就有可能减少蓄电池的使用寿命,甚至可能对蓄电池造成损坏。 控制器在其中就有稳压作用,可以对输入蓄电池的电压进行恒压限流,当蓄电池电量充满电时,可以对一小部分的电流充电,或者是不充电。 太阳能路灯的控制器还有升压作用,也就是在控制器检测不到电压输出的时候,太阳能路灯控制器控制距输出端输出电压,如果蓄电池的电压是24V,但是达到正常亮灯需要36V,那控制器就会提升电压,让蓄电池达到能够亮灯的水平。这个功能是必须要通过太阳能路灯控制器才能够实现 LED灯的亮灯。 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

1月21日,汇川技术(300124)股价大幅度上涨。截至收盘,汇川技术上涨9.20%,收盘价为102.00元, 换手率1.44%,盘中股价最高触及105.92元,为历史最高。 就在前一日,汇川技术发生1笔大宗交易。成交价格为88.74元,成交15.00万股,成交金额1,331.10万元,买方营业部为机构专用,卖方营业部为国信证券股份有限公司深圳红岭中路证券营业部。值得一提的是,进入2021年以来,汇川技术已经出现了9笔大宗交易,合计成交金额为2.75亿元,除此次交易外,成交金额均超过1800万元,最高达到5775万元。 图片来源:同花顺F10 利润暴增,引来资本目光 汇川技术作为工控界的华为,去年发展迅速。根据已发布的2020年三季报来看,前三季度,汇川技术实现营收80.98亿元,同比增长65%;净利14.98亿元,同比增长131.93%。其中,第三季度净利7.24亿元,同比增长192.49%。 截止目前,汇川技术还未发布2020年年报,但根据官方发出的业绩预告,预计2020年1月1日到2020年12月31日,汇川技术净利润180867.90万元至228464.71万元,增长幅度为90.00%至140.00%,上年同期业绩为净利润95193.63万元。 根据业能人士整理,在2020年各大企业发布的全年利润预测中,汇川技术排在第20位,处于工控行业领先地位。 由于汇川技术自身发展迅速,因此在二级市场也十分引人注目。根据资料显示,汇川技术去年股价频频创出历史新高, 2020年全年累计涨幅超过206%。2020年汇川技术收盘价为93.3元,与2012年历史低点复权涨幅接近23倍。 因为在二级市场表现优异,汇川技术也吸引了不少机构的注意。根据相关统计显示,2020年12月份机构调研个股数量有370多只。汇川技术成了基金公司、证券公司以及外资共同的重点关注对象。 从整体来看,汇川技术是调研机构数量最多的股票之一,根据数据显示,合计有272家机构调研了该公司,包括77家基金公司、27家证券公司、29家私募、23家保险公司以及60家海外机构等。随着汇川技术自身不断发展以及股价的持续上涨,势必会吸引越来越多的投资者注意。 创新发展,深得政府看重 除了各大机构外,政府官方也对汇川技术十分重视。在1月14日,汇川技术官方发布了关于获得政府补助的公告。 在获得的政府补助中,增值税即征即退政府补助资金为70,193,563.01元,政府科研项目补助资金及其它政府补助资金为32,630,249.41元。其中增值税即征即退类别与企业原本缴纳的税款密切相关,去年汇川技术利润大幅度上升,在缴纳税款自然也是水涨船高,所以自然获得更多这一类别的补助。 补助资金的其他部分属于政府科研项目补助资金及其它政府补助资金。从汇川技术最近公布的数据来看,2020年公司研发投入为5.04亿元,研发投入占比10.54%,研发人员数量达2392人,研发人员数据占比19.98%,比2016年人数增长了近1倍。 正是因为汇川技术是众多企业中创新研发的先驱者,才能获得政府的青睐,得到大额度的补助金额。有政府帮扶企业发展,汇川技术未来发展必将加速,股价也势必会水涨船高。 图片来源:汇川技术 展望未来 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

电子设备中半导体元器件的热设计 热量通过物体和空间传递。传递是指热量从热源转移到他处。 01 左中括号 三种热传递形式 左中括号 热传递主要有三种形式：传导、对流和辐射。 传导：由热能引起的分子运动被传播到相邻分子。 对流：通过空气和水等流体进行的热转移。 辐射：通过电磁波释放热能。 02 左中括号 散热路径 左中括号 产生的热量通过传导、对流和辐射的方式经由各种路径逸出到大气中。由于我们的主题是“半导体元器件的热设计”，因此在这里将以安装在印刷电路板上的IC为例进行说明。 热源是IC芯片。该热量会传导至封装、引线框架、焊盘和印刷电路板。热量通过对流和辐射从印刷电路板和IC封装表面传递到大气中。可以使用热阻表示如下： 上图右上方的IC截面图中，每个部分的颜色与电路网圆圈的颜色相匹配（例如芯片为红色）。芯片温度TJ通过电路网中所示的热阻达到环境温度TA。 采用表面安装的方式安装在印刷电路板（PCB）上时，红色虚线包围的路径是主要的散热路径。 具体而言，热量从芯片经由键合材料（芯片与背面露出框架之间的粘接剂）传导至背面框架（焊盘），然后通过印刷电路板上的焊料传导至印刷电路板。然后，该热量通过来自印刷基板的对流和辐射传递到大气中（TA）。 其他途径还包括从芯片通过键合线传递到引线框架、再传递到印刷基板来实现对流和辐射的路径，以及从芯片通过封装来实现对流和辐射的路径。 如果知道该路径的热阻和IC的功率损耗，则可以通过热欧姆定律来计算温度差（在这里为TA和TJ之间的差）。 就如本文所讲的，所谓的“热设计”，就是努力减少各处的热阻，即减少从芯片到大气的散热路径的热阻， 最终TJ降低并且可靠性提高。 03 左中括号 什么是热阻 左中括号 热阻是表示热量传递难易程度的数值。是任意两点之间的温度差除以两点之间流动的热流量（单位时间内流动的热量）而获得的值。热阻值高意味着热量难以传递，而热阻值低意味着热量易于传递。 热阻的符号为Rth和θ。Rth来源于热阻的英文表达“thermal resistance”。 单位是℃/W（K/W）。 04 左中括号 热欧姆定律 左中括号 可以用与电阻几乎相同的思路来考虑热阻，并且可以以与欧姆定律相同的方式来处理热计算的基本公式。 电气 电流 I（A） 电压差 ⊿V（V） 电阻 R（Ω） 热 热流量 P（W） 温度差 ⊿T（℃） 热阻 Rth（℃/W） 因此，就像可以通过R×I来求出电位差⊿V一样，可以通过Rth×P来求出温度差⊿T。 关键要点： 热阻是表示热量传递难易程度的数值。 热阻的符号为Rth和θ，单位为℃/W（K/W）。 可以用与电阻大致相同的思路来考虑热阻。 END 来源：罗姆R课堂 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

一、预备知识—程序的内存分配 一个由c/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分1、栈区（stack）— 由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈。2、堆区（heap） — 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表，呵呵。3、全局区（静态区）（static）—，全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的全局变量和静态变量在一块区域， 未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另一块区域。- 程序结束后有系统释放4、文字常量区—常量字符串就是放在这里的。程序结束后由系统释放5、程序代码区—存放函数体的二进制代码。 二、例子程序 这是一个前辈写的，非常详细 //main.cppint a = 0; //全局初始化区int a = 0; //全局初始化区char *p1; //全局未初始化区main() {    int b; //栈    char s[] = "abc"; //栈    char *p2; //栈    char *p3 = "123456"; //123456\0在常量区，p3在栈上。    static int c = 0; //全局（静态）初始化区    p1 = (char *)malloc(10);    p2 = (char *)malloc(20);    //分配得来得10和20字节的区域就在堆区。    strcpy(p1, "123456"); //123456\0放在常量区，编译器可能会将它与p3所指向的"123456"优化成一个地方。} 二、堆和栈的理论知识 2.1申请方式 stack:由系统自动分配。例如，声明在函数中一个局部变量 int b; 系统自动在栈中为b开辟空间heap:需要程序员自己申请，并指明大小，在c中malloc函数如p1 = (char *)malloc(10);在C++中用new运算符如p2 = (char *)malloc(10);但是注意p1、p2本身是在栈中的。 2.2 申请后系统的响应 栈：只要栈的剩余空间大于所申请空间，系统将为程序提供内存，否则将报异常提示栈溢出。堆：首先应该知道操作系统有一个记录空闲内存地址的链表，当系统收到程序的申请时，会遍历该链表，寻找第一个空间大于所申请空间的堆结点，然后将该结点从空闲结点链表中删除，并将该结点的空间分配给程序，另外，对于大多数系统，会在这块内存空间中的首地址处记录本次分配的大小，这样，代码中的delete语句才能正确的释放本内存空间。另外，由于找到的堆结点的大小不一定正好等于申请的大小，系统会自动的将多余的那部分重新放入空闲链表中。 2.3 申请大小的限制 栈：在Windows下,栈是向低地址扩展的数据结构，是一块连续的内存的区域。这句话的意思是栈顶的地址和栈的最大容量是系统预先规定好的，在WINDOWS下，栈的大小是2M（也有的说是1M，总之是一个编译时就确定的常数），如果申请的空间超过栈的剩余空间时，将提示overflow。因此，能从栈获得的空间较小。堆：堆是向高地址扩展的数据结构，是不连续的内存区域。这是由于系统是用链表来存储的空闲内存地址的，自然是不连续的，而链表的遍历方向是由低地址向高地址。堆的大小受限于计算机系统中有效的虚拟内存。由此可见，堆获得的空间比较灵活，也比较大。 2.4 申请效率的比较： 栈由系统自动分配，速度较快。但程序员是无法控制的。堆是由new分配的内存，一般速度比较慢，而且容易产生内存碎片,不过用起来最方便.另外，在WINDOWS下，最好的方式是用VirtualAlloc分配内存，他不是在堆，也不是在栈是直接在进程的地址空间中保留一快内存，虽然用起来最不方便。但是速度快，也最灵活。 2.5 堆和栈中的存储内容 栈：在函数调用时，第一个进栈的是主函数中后的下一条指令（函数调用语句的下一条可执行语句）的地址，然后是函数的各个参数，在大多数的C编译器中，参数是由右往左入栈的，然后是函数中的局部变量。注意静态变量是不入栈的。当本次函数调用结束后，局部变量先出栈，然后是参数，最后栈顶指针指向最开始存的地址，也就是主函数中的下一条指令，程序由该点继续运行。堆：一般是在堆的头部用一个字节存放堆的大小。堆中的具体内容有程序员安排。 2.6 存取效率的比较 char s1[] = "aaaaaaaaaaaaaaa";char *s2 = "bbbbbbbbbbbbbbbbb";aaaaaaaaaaa是在运行时刻赋值的；而bbbbbbbbbbb是在编译时就确定的；但是，在以后的存取中，在栈上的数组比指针所指向的字符串(例如堆)快。比如： ＃includevoid main() {    char a = 1;    char c[] = "1234567890";    char *p ="1234567890";    a = c[1];    a = p[1];    return;} 对应的汇编代码 10: a = c[1];00401067 8A 4D F1 mov cl,byte ptr [ebp-0Fh]0040106A 88 4D FC mov byte ptr [ebp-4],cl11: a = p[1];0040106D 8B 55 EC mov edx,dword ptr [ebp-14h]00401070 8A 42 01 mov al,byte ptr [edx+1]00401073 88 45 FC mov byte ptr [ebp-4],al 第一种在读取时直接就把字符串中的元素读到寄存器cl中，而第二种则要先把指针值读到edx中，在根据edx读取字符，显然慢了。 2.7小结： 堆和栈的区别可以用如下的比喻来看出：使用栈就象我们去饭馆里吃饭，只管点菜（发出申请）、付钱、和吃（使用），吃饱了就走，不必理会切菜、洗菜等准备工作和洗碗、刷锅等扫尾工作，他的好处是快捷，但是自由度小。使用堆就象是自己动手做喜欢吃的菜肴，比较麻烦，但是比较符合自己的口味，而且自由度大。 三 、windows进程中的内存结构 在阅读本文之前，如果你连堆栈是什么多不知道的话，请先阅读文章后面的基础知识。 接触过编程的人都知道，高级语言都能通过变量名来访问内存中的数据。那么这些变量在内存中是如何存放的呢？程序又是如何使用这些变量的呢？下面就会对此进行深入的讨论。下文中的C语言代码如没有特别声明，默认都使用VC编译的release版。 首先，来了解一下 C 语言的变量是如何在内存分部的。C 语言有全局变量(Global)、本地变量(Local)，静态变量(Static)、寄存器变量(Regeister)。每种变量都有不同的分配方式。先来看下面这段代码： ＃include  int g1=0, g2=0, g3=0; int  main() {     static int s1=0, s2=0, s3=0;     int v1=0, v2=0, v3=0;     //打印出各个变量的内存地址          printf( "0x%08x\n",&v1); //打印各本地变量的内存地址      printf( "0x%08x\n",&v2);      printf( "0x%08x\n\n",&v3);      printf( "0x%08x\n",&g1); //打印各全局变量的内存地址      printf( "0x%08x\n",&g2);      printf( "0x%08x\n\n",&g3);      printf( "0x%08x\n",&s1); //打印各静态变量的内存地址      printf( "0x%08x\n",&s2);      printf( "0x%08x\n\n",&s3);      return 0; } 编译后的执行结果是： 0x0012ff780x0012ff7c0x0012ff800x004068d00x004068d40x004068d80x004068dc0x004068e00x004068e4 输出的结果就是变量的内存地址。其中v1,v2,v3是本地变量，g1,g2,g3是全局变量，s1,s2,s3是静态变量。你可以看到这些变量在内存是连续分布的，但是本地变量和全局变量分配的内存地址差了十万八千里，而全局变量和静态变量分配的内存是连续的。这是因为本地变量和全局/静态变量是分配在不同类型的内存区域中的结果。对于一个进程的内存空间而言，可以在逻辑上分成3个部份：代码区，静态数据区和动态数据区。动态数据区一般就是“堆栈”。“栈(stack)”和“堆(heap)”是两种不同的动态数据区，栈是一种线性结构，堆是一种链式结构。进程的每个线程都有私有的“栈”，所以每个线程虽然代码一样，但本地变量的数据都是互不干扰。一个堆栈可以通过“基地址”和“栈顶”地址来描述。全局变量和静态变量分配在静态数据区，本地变量分配在动态数据区，即堆栈中。程序通过堆栈的基地址和偏移量来访问本地变量。 ├———————┤低端内存区域│ …… │├———————┤│ 动态数据区 │├———————┤│ …… │├———————┤│ 代码区 │├———————┤│ 静态数据区 │├———————┤│ …… │├———————┤高端内存区域 堆栈是一个先进后出的数据结构，栈顶地址总是小于等于栈的基地址。我们可以先了解一下函数调用的过程，以便对堆栈在程序中的作用有更深入的了解。不同的语言有不同的函数调用规定，这些因素有参数的压入规则和堆栈的平衡。windows API的调用规则和ANSI C的函数调用规则是不一样的，前者由被调函数调整堆栈，后者由调用者调整堆栈。两者通过“__stdcall”和“__cdecl”前缀区分。先看下面这段代码： ＃include  void __stdcall func(int param1,int param2,int param3) {     int var1=param1;     int var2=param2;     int var3=param3;      printf( "0x%08x\n",param1); //打印出各个变量的内存地址      printf( "0x%08x\n",param2);      printf( "0x%08x\n\n",param3);…

3月31日下午，华为在深圳举办了发布会，并公布了2020年度业绩情况。其中，一些数据引来了诸多网友的关注。 财报显示，受到疫情和制裁的双重影响，华为2020年业绩增长速度放缓，但基本实现了经营预期。其中，销售收入8914亿元，同比增长3.8%；净利润646亿元，同比增长3.2%。  而更难得的是，华为2020年研发投入再创新高，达到1419亿元，占全年收入的15.9%。至此，近十年累计投入的研发费用超7200亿元。 与此同时，华为从事研发人员数量也创新高，约有10.5万名，占公司总人数的53.4%。 在巨大的研发投入下，华为仍是全球最大的专利持有企业之一。截至2020年底，全球共持有有效授权专利超10万件，超90%的专利均为发明专利。 目前，华为约有19.7万员工，业务遍及170多个国家和地区，服务全球30多亿人口，而其2020年发放工资、薪金及其他福利方面的费用为1391亿元。 简单平均一下，相较于去年略有涨薪，月薪平均5.88万元。 除了基本的薪酬，华为的员工持股计划亦值得关注。