特性
- 是MAX803/MAX809/MAX810和ADM803/ADM809/ADM810的卓越升级版
- 高精度固定检测选项：1.8V、2.5V、3V、3.3V和5V
- 低电流消耗：13μA（典型值）
- 150ms（最小值）上电复位
- 复位输出选项：
- 漏极开路RESET输出：SGM803
- 推挽式RESET输出：SGM809
- 推挽式RESET输出：SGM810
- 复位信号在VCC低至1V时仍有效
- 工作温度范围： - 40℃至 + 125℃
- 采用绿色SOT - 23 - 3和SOT - 23封装
SGMICRO圣邦微 SGM810-SXN3/TR SOT23-3 监控和复位芯片
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SGMICRO圣邦微 SGM811B-TXKA4G/TR SOT143 监控和复位芯片
功能特性
MAX811/MAX812和ADM811/ADM812的卓越升级版
高精度固定检测选项:3V和3.3V
低供电电流:<1uA(典型值)
200毫秒(典型值)上电复位脉冲宽度
复位输出选项:
低电平有效复位输出:SGM811B
高电平复位输出:SGM812B
手动复位输入
复位有效电压低至VccIV
-40C至125C工作温度范…
告别繁琐中转！DolphinDB FTP 插件上新：一键实现跨系统数据无缝同步
在数据备份分发、跨平台文件采集等场景中，数据的高效、稳定传输是业务连续性的关键。传统工作流中，用户往往需要借助第三方 FTP 工具进行文件中转，再通过脚本或手动操作导入 DolphinDB。这种多工具切换的方式不仅可能导致流程割裂、操作繁琐&…
面試造火箭，工作擰螺絲：90%的工程師在做重複的CRUD
面試造火箭，工作擰螺絲：90%的工程師在做重複的CRUD引言：技術職場的荒誕劇「請設計一個分散式系統來處理每秒百萬級別的請求。」
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大模型面试题73：简单介绍下GRPO的训练流程。
GRPO训练流程：小白从入门到理解
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资料分享丨Agent开发中的坑与解（附18页PDF下载）
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LLM Fine-Tuning｜七阶段微调【工程系列】1.总览
七阶段微调(7-Stage Fine-Tuning)流程的本质不是“训练步骤”，而是：
一套覆盖模型从“通用能力→领域专家→生产系统→持续演进”的完整工程生命周期
解决的不是"能不能训"，而是能不能
稳定训上线长期用持续改而不翻车
1.LLM生命周…
1~3年Java工程师成功抓住风口转行AI大模型
为什么学习AI大模型?
AI大模型代表了人工智能技术的前沿,掌握相关技能不仅能提升个人竞争力,还能快速开发复杂的AI应用,节省资源成本。随着大模型在金融、医疗、教育等行业的广泛应用,具备相关经验的开发者在就业市场上备受青睐。
学习AI大模型需要持续的努力和实践,但只要坚持…
LLM Fine-Tuning｜七阶段微调【工程系列】2.第一阶段：数据集准备
继上一篇LLM Fine-Tuning｜七阶段微调【工程系列】1.总览，本篇主要针对，第一阶段|数据集准备，进行工程方法论的分解
1.核心任务
构建高质量训练对(High-Quality Training Pairs)
目标：决定模型行为边界与上线
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大廠光環褪色後：從FAANG離職，我才發現自己什麼都不是
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一、離開的那一天
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大模型智能体进化论：从“单细胞思考”到“战略大脑
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LLM Fine-Tuning｜七阶段微调【工程系列】3.第二阶段：模型初始化
本篇主要针对，第二阶段|模型初始化，进行工程方法论的分解
简单理解：模型的初始化决定训练稳定性与收敛速度
包含,模型初始化(Model Initialisation)阶段的
1.工程定义和核心目标
2.工程视角的 关键操作步骤
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