两个二极管反向并联一般起什么作用

昨天尝试用nginx搭建nuget镜像服务器,镜像服务器需要两个功能:1)反向代理:2)内容缓存. 用nginx做反向代理,配置非常简单,只需在/etc/nginx/nginx.conf中添加一个包含proxy_pass的server设置: server { listen 80; listen [::]:80; server_name 镜像服务器主机名; location / { proxy_pass http://www.nuget.org; } } 而添加缓存功能,配置稍微复杂些. 首先要创

一.TVS二极管工作原理 TVS(Transient Voltage Suppressors)二极管,即瞬态电压抑制器,又称雪崩击穿二极管,是采用半导体工艺制成的单个PN结或多个PN结集成的器件.TVS二极管有单向与双向之分,单向TVS二极管一般应用于直流供电电路,双向TVS二极管应用于电压交变的 电路.当应用于直流电路时,单向TVS二极管反向并联于电路中,当电路正常工作时,TVS二极管处于截止状态(高阻态),不影响电路正常工作.当电路出现异常过电压并达到TVS二极管击穿电压时,TVS二极管迅速

原文地址点击这里: 电压反接保护(Reverse Voltage Protect, RVP)电路主要用在需要直流电压供电电源的输入端,用于防止输入电压极性反接而造成电路系统元器件的损坏,甚至事故! 大多数电路系统都需要极性正确的直流电压进行供电才能够正常地工作,如果电压极性一旦反接,则很有可能损坏内部电路元器件,因为很多元器件不能够承受过大的反向电压. 比如,铝电解电容都是有极性的,而它可以承受的最大反向电压很小,如下图所示:(来自VISHAY 铝电解电容038 RSU数据手册) 铝电解电容强行

转自张飞实战电子公众号 许多初学者对二极管很"熟悉",提起二极管的特性可以脱口而出它的单向导电特性,说到它在电路中的应用第一反应是整流,对二极管的其他特性和应用了解不多,认识上也认为掌握了二极管的单向导电特性,就能分析二极管参与的各种电路,实际上这样的想法是错误的,而且在某种程度上是害了自己,因为这种定向思维影响了对各种二极管电路工作原理的分析,许多二极管电路无法用单向导电特性来解释其工作原理. 二极管除单向导电特性外,还有许多特性,很多的电路中并不是利用单向导电特性就能分析二极管所构

一.二极管的分类 1.按照所用的半导体材料:锗二极管(Ge管)和硅二极管(Si管). 2.按照管芯结构:点接触型二极管.面接触型二极管.平面型二极管. 3.根据不同用途:检波二极管.整流二极管.稳压二极管.开关二极管.隔离二极管.肖特基二极管.发光二极管.硅功率开关二极管.旋转二极管等. 二.常用二极管符号及作用 编号 名称 符号 功能 1 普通二极管 (第一种是国内标准画法) 包括整流.检波.开关等都是这个符号. 2 光敏二极管  将光信号变成电信号. 3   发光二极管   用作照明或者各种

TVS二极管是电子行业必不可少的高效能保护元件,一直在手机.电脑.电视机等电子产品中发挥着不可磨灭的功绩,TVS二极管高效能保护器件能在两极受到反向瞬态高能量冲击时,它能以10的负12次方秒量级的速度,将其两极间的高阻抗变为低阻抗,吸收高达数千瓦的浪涌功率,使两极间的电压箝位于一个预定值,有效地保护电子线路中的精密元器件,免受各种浪涌脉冲的损坏. 由于TVS二极管具有响应时间快,结电容低,非线性特性比压敏电阻好等优点而迅速成为电子行业的领军人物,众所周知,各类电子元件都有正负极,TVS二极管的正

前提:最近在研究nginx的用法,在windows上小试了一下,由于windows下不支持nginx缓存配置,所以本文主要是讲nginx,以及反向代理与负载均衡. [一.为什么要使用nginx] 要回答为什么要使用nginx,那就先说说nginx能做些什么. 首先,nginx能做反向代理,那么什么是反向代理呢,举个栗子,我想在本地使用 www.mickey.com 的域名去访问 www.taobao.com.那么这个时候我们就可以通过nginx去实现. 再者,nginx能实现负载均衡,什么是负载

作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年12月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50321873 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 其实一开始要讲这部分内容,我是拒绝的,原因是我觉得有一种写高数课总结的感觉.而一般直观上理解反向传播算法就是求导的一个链式法则而已.但是偏偏理解这部分和其中的细节对于神经网络的设计和调整优化又是有用的,所以硬着头皮写写吧. 问题描述与动机: 大家都知道的,其实我

上一章中我们遗留了一个问题,就是在神经网络的学习过程中,在更新参数的时候,如何去计算损失函数关于参数的梯度.这一章,我们将会学到一种快速的计算梯度的算法:反向传播算法. 这一章相较于后面的章节涉及到的数学知识比较多,如果阅读上有点吃力的话也可以完全跳过这一章,把反向传播当成一个计算梯度的黑盒即可,但是学习这些数学知识可以帮助我们更深入的理解神经网络. 反向传播算法的核心目的是对于神经网络中的任何weight或bias计算损失函数$C$关于它们的偏导数$\frac{\partial C}{\par