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1，什么强光手电好

好的强光手电通常应满足以下条件： 1. 优良的发光体，现在多用美国Cree或Luminus的LED，光效高、亮度高；也有用氙气灯泡作为发光体的
强光手电 http://vtc.es/sir

什么强光手电好

2，我在DIY投影机灯泡我原配的是250W的点卤灯弊端夏天热量太大

推荐选用美国LUMINUS CST-90-W LED，一颗就足够了http://hi.baidu.com/koucoolle
我个人认为led的太暗了，虽然说是灯泡寿命是几万小时，但是，亮度还是会随着使用亮度再降低的，所以，同等的价位，不如买个亮堂点的

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3，TT在中国的代理商

深圳市傲壹电子有限公司代理TT全系列产品，经销来自上百家国际品牌的各种电子元器件，如：Analog Device, ALPS, Atmel, Avago, AVX, CML, Exar, Fairchild, Hirose, IR, JRC(NJR), KEC, Luminus, Maxim, Microchip, Mini-Circuit, Molex, Murata, NXP, On Semiconductor, OTAX, Pulse, RFMD, Rohm, Samsung Electro-Mechanics, Samsung Electronics, Seoul Semiconductor, Taiyo Yuden, TDK, TE, TI, Toko, Vishay, Walsin, 等。
tt electronics代理商有：1.premier farnell 2.ao-electronics (傲壹电子)3.digi-key (得捷电子)4.arrow (艾睿电子)

TT在中国的代理商

4，有什么比较好价格合理的电子元器件分销商吗

AO-Electronics (AOE)是全球性的电子元器件经销商，经销来自上百家国际品牌的各种电子元器件，如：Analog Device, ALPS, Atmel, Avago, AVX, CML, Exar, Fairchild, Hirose, IR, JRC(NJR), KEC, Luminus, Maxim, Microchip, Mini-Circuit, Molex, Murata, NXP, On Semiconductor, OTAX, Pulse, RFMD, Rohm, Samsung Electro-Mechanics, Samsung Electronics, Seoul Semiconductor, Taiyo Yuden, TDK, TE, TI, Toko, Vishay, Walsin, 等。AOE 已与业界领先的厂商建立了良好稳固的关系，尽力降低成本，使我们能为宝贵的客户们提供最优质服务的同时也提供最有竞争力的价格。AOE的企业文化的核心是，当我们的客户取得成功，公司也就成功了。这就是我们所有AOE员工共同努力，争取为我们的客户提供更卓越服务的原因。
做电子元器件贸易前途不错，但是在武汉的就不是特别好。在深圳才好。 最好是能进代理商 在武汉好代理有 安富利，北天星 ，世强电讯。 肯定不可能告诉你具体待遇，这个我也不知道，呵呵。大概的，在深圳是加一起8k左右。 在武汉应该有四五k。
这个市场都很多的主要看楼主需要的是什么电子元器件了元器件种类多、功能广、 很多地方都会用到的不同产品比较好的分销商都会不同不懂的可以询问这边、谢谢（这边有蓝宝石电容）

5，想知道螺丝的基础知识

螺丝：制造业通称标准件。按所使用的工具分：常见的有平口、十字花、六方、内六方等。按螺纹形式分：常见的有木螺丝、自攻螺丝、公制螺纹、英制螺纹等。按材质分：常见的有铁的、钢的、铜的、铝的、塑料的等；一般以各型钢号的居多，还有调质的（热处理），特种材料的等。
五金手册。
螺丝是紧固件的通用说法，日常口头语。螺丝为日常生活中不可或缺的工业必需品：如照相机、眼镜、钟表、电子等使用之极小螺丝；电视、电气制品、乐器、家具等之一般螺丝；至于工程、建筑、桥梁则使用大型螺丝、螺帽；交通器具、飞机、电车、汽车等则为大小螺丝并用。螺丝在工业上负有重要任务，只要地球上存在着工业，则螺丝之功能永远重要。 螺丝　　luósī 　　[screw] 螺钉。见“螺杆” 　　螺丝规格定义与认识 　　 各种螺钉 螺纹种类 　　a: 三角螺纹 ( 60 度 ) : 结合/ 锁紧 　　b: 管用三角螺纹 ( 55 度 ): 结合/ 锁紧 　　c: 梯形螺纹 ( 30 or 29 度) : 动力传动 　　d: 方螺纹 ( 90 度) : 动力传动 　　 精艺新五金-螺丝图片 螺丝的价值 　　螺丝之型式，不论是眼镜用的极小螺丝或是大型重电工程用之大螺丝其种类很多，主要目的在使用高度之工业制品组成固定一体，若在使用中常发生牙与牙之间无法密着，过于用力锁紧则螺丝头断离，或牙纹不良锁不紧等未能达到使用条件，皆为品质之精度问题。螺丝是“量产品”，不是手工制造的艺术品，在大量生产中，以达到高精度稳定之品质及大众化价格供应给消费者为目的。螺丝之精度通常为6g级（2级，美国规格“ifi”为2a牙），建设工程用的粗制螺为8g级（3级，“ifi”为1a牙）。本书针对六角头螺丝，一般头型小螺丝（铁板螺丝、木螺丝、机螺丝）等制造过程之技术重点提供作参考。 编辑本段常用螺丝种类 　　a: machine screw: 机械螺丝 螺丝 b: tapping screw: 自攻螺丝 (分使用于金属与使用于塑料二种) 　　b-1: sheet metal tapping screw. (铁板牙自攻螺丝) 　　b-2: plastic tapping screw. ( 塑料用, 自攻螺丝) 　　c: wooden screw : 木工螺丝 　　d: drywall screw : 水泥墙螺丝 　　e: self drilling screws 钻尾螺丝（不锈钢钻尾螺丝，复合材料钻尾螺丝）本产品适用 　　１不锈钢板、金属钢板、镀锌钢板、工程安装。 　　２金属帷幕墙金属轻隔间等室内外安装． 　　３一般角钢、槽钢、铁板与其它金属材料结合安装。 　　４、汽车车箱、货柜箱、造船业、冷冻设备等组装工程。 　　本产品特点： 　　１、钻孔攻牙，锁紧一次完成，结合力强。 　　２、节省施工时间，提高工作效率。 　　e-1:stainless steel self drilling screws 不锈钢钻尾螺丝 　　e-2:bi-metal self drilling screws 复合材料钻尾螺丝 编辑本段常见螺丝材质 　　a.low carbon steel :碳钢 碳钢分低碳钢、中碳钢、高碳钢以及合金钢。 　　b. ss-304 : stainless steel 304 、316都属于不锈钢之类 　　c. ss-302: stainless steel 302 :结构韧性较好 　　d. aluminum 5052 :铝合金 5052 　　d. brass: 黄铜 　　e. bronze: 青铜 　　f. uns c11000 copper: 锑铜 编辑本段常见螺丝规格与标示 　　a: 公制螺丝 螺丝 b: 美规螺丝 　　c: 英制螺丝 　　a: 公制机械螺丝: metric 　　ex: m3 x 6 – p p b : m3 机械螺丝, 6mm 长, 十字, 圆扁头, 镀黑. 　　finish code: 外观处理规格 　　head code: 头部外型 　　thread code 　　螺丝型号 drive code: 头部剖沟,特征型号 　　length code: 螺丝长度 (mm) 　　a-1: thread code: 螺丝型号 　　公制螺丝直接以螺丝外径标示螺丝型号, 　　如m3 即螺丝外径为3.00mm.; m4 即螺丝外径为4.00mm. 　　metric thread size x pitch: 　　note: 公制螺丝于螺丝型号后方,有时会注明螺丝牙距. 　　如m3x0.5 , m4x0.70, m5x0.8 , m6x1. 　　但因为标准规范, 通常不提. 　　a-2: length code: 螺丝长度: 　　公制螺丝, 直接标示螺丝长度, 单位为mm. 　　螺丝之总长度标示, 只计算头部以下之长度, 不含头部高度. 　　但平头螺丝例外, 其螺丝之总长度标示含头部高度. 　　a-3: drive code/ 头部剖沟,特征. 编辑本段一般常用规格 　　a. slotted: 一字 ( minus ) 　　b. phillips: 十字 ( plus ) 各种常见螺丝(20张) 　　c. phil-slot: 一字/十字 　　d. hex scoket: 内六角 　　e. one way: 单向 (只可锁入,不可退出) 　　a-4: head code/ 头部外型. 　　a. flat: 平头 (锁入后,顶部与工作件齐平) 　　b. oval: 色拉头 　　c. round: 圆头 　　d. pan: 圆扁头 　　e. truss: 大圆扁头 　　f. hex : 六角头. 　　a-5: finish code/ 外观处理. 　　公制自攻螺丝 :于品名后方直接标示 tapping type. 　　ex: m3 x 6 –ppb, tapping type: 　　m3 自攻螺丝, 6mm 长, 十字, 圆扁头, 镀黑. 　　一般以产品别或标示, 再判断为sheet metal 或塑料部品使用. 　　***牙为每吋之牙数.*** 编辑本段螺丝长度 　　美规螺丝长度须经换算, 才是公制mm 尺寸. 　　换算公式: (length code / 32) x 25.40 = 公制长度mm 　　b-3, b-4,b-5 : 标示方式与公制相同.

6，矩阵求逆编程

算法的大致思想是通过行列式初等变换来求。代码如下：private double[,] ReverseMatrix( double[,] dMatrix, int Level ) double dMatrixValue = MatrixValue( dMatrix, Level ); if( dMatrixValue == 0 ) return null; double[,] dReverseMatrix = new double[Level,2*Level]; double x, c; // Init Reverse matrix for( int i = 0; i < Level; i++ ) for( int j = 0; j < 2 * Level; j++ ) if( j < Level ) dReverseMatrix[i,j] = dMatrix[i,j]; else dReverseMatrix[i,j] = 0; } dReverseMatrix[i,Level + i ] = 1; } for( int i = 0, j = 0; i < Level && j < Level; i++, j++ ) if( dReverseMatrix[i,j] == 0 ) int m = i; for( ; dMatrix[m,j] == 0; m++ ); if( m == Level ) return null; else // Add i-row with m-row for( int n = j; n < 2 * Level; n++ ) dReverseMatrix[i,n] += dReverseMatrix[m,n]; } } // Format the i-row with "1" start x = dReverseMatrix[i,j]; if( x != 1 ) for( int n = j; n < 2 * Level; n++ ) if( dReverseMatrix[i,n] != 0 ) dReverseMatrix[i,n] /= x; } // Set 0 to the current column in the rows after current row for( int s = Level - 1; s > i;s-- ) x = dReverseMatrix[s,j]; for( int t = j; t < 2 * Level; t++ ) dReverseMatrix[s,t] -= ( dReverseMatrix[i,t]* x ); } } // Format the first matrix into unit-matrix for( int i = Level - 2; i >= 0; i-- ) for( int j = i + 1 ; j < Level; j++ ) if( dReverseMatrix[i,j] != 0 ) c = dReverseMatrix[i,j]; for( int n = j; n < 2*Level; n++ ) dReverseMatrix[i,n] -= ( c * dReverseMatrix[j,n] ); } } double[,] dReturn = new double[Level, Level]; for( int i = 0; i < Level; i++ ) for( int j = 0; j < Level; j++ ) dReturn[i,j] = dReverseMatrix[i,j+Level]; return dReturn;}private double MatrixValue( double[,] MatrixList, int Level ) double[,] dMatrix = new double[Level, Level]; for( int i = 0; i < Level; i++ ) for( int j = 0; j < Level; j++ ) dMatrix[i,j] = MatrixList[i,j]; double c, x; int k = 1; for( int i = 0, j = 0; i < Level && j < Level; i++, j++ ) if( dMatrix[i,j] == 0 ) int m = i; for( ; dMatrix[m,j] == 0; m++ ); if( m == Level ) return 0; else // Row change between i-row and m-row for( int n = j; n < Level; n++ ) c = dMatrix[i,n]; dMatrix[i,n] = dMatrix[m,n]; dMatrix[m,n] = c; } // Change value pre-value k *= (-1); } } // Set 0 to the current column in the rows after current row for( int s = Level - 1; s > i;s-- ) x = dMatrix[s,j]; for( int t = j; t < Level; t++ ) dMatrix[s,t] -= dMatrix[i,t]* ( x/dMatrix[i,j] ); } } double sn = 1; for( int i = 0; i < Level; i++ ) if( dMatrix[i,i] != 0 ) sn *= dMatrix[i,i]; else return 0; } return k*sn;}调用如下：double[,] dMatrix = new double[3,3] double[,] dReturn = ReverseMatrix( dMatrix, 3 ); if( dReturn != null ) for( int i=0; i < 3; i++ ) Debug.WriteLine( string.Format( " dReturn[i,0], dReturn[i,1],dReturn[i,2] ) ); }
先对矩阵进行lu分解，再进行回代，这个程序比较通用不仅可以求矩阵的逆，还可以解线性方程组。有问题可以一起探讨，我的邮箱hu_hu605@163.com这是求解的例子和结果：原矩阵:5 2 -4 02 1 -2 1-4 -2 5 00 1 0 2矩阵的逆:0.428571 0.571429 0.571429 -0.2857140.571429 -2.57143 -0.571429 1.285710.571429 -0.571429 0.428571 0.285714-0.285714 1.28571 0.285714 -0.142857press any key to continue#include #include #include #include #include #include #include using namespace std; #define tiny 1.0e-20 //a small number. void ludcmp(vector > &a, int n, vector &indx, float &d);//对矩阵进行lu分解 void lubksb(vector > &a, int n, vector &indx, vector &b);//对矩阵进行前向和后向回代 void inv(vector > &x,vector > &y);//对矩阵求逆结果保存在y中 void iniv(vector > &x,vector line,int n);//对二维动态数组进行初始化 void main() { int i,j,n=4;//输入矩阵的维数 float v[4][4]={{5,2,-4,0},{2,1,-2,1},{-4,-2,5,0},{0,1,0,2}}; //float v[3][3]={{5,2,-4},{2,1,-2},{-4,-2,5}}; vector > x; vector line; vector > y; vector line1; iniv(y,line1,n); iniv(x,line,n); for(i=0;i { for(j=0;j { x[i].push_back(v[i][j]); } } cout<<"原矩阵:"< for(i=0;i { for(j=0;j { cout<<<<<<" "; } cout< } inv(x,y); cout<<"矩阵的逆:"< for(i=0;i { for(j=0;j { cout<<<<<<" "; } cout< } } void inv(vector > &x,vector > &y) { int n=x.size(),i=0,j=0; vector index(n); index.clear(); float m=1.0; ludcmp(x,n,index,m); vector col(n); for(j=0;j { for(i=0;i col[i]=0.0; col[j]=1.0; lubksb(x,n,index,col); for(i=0;i { y[i].push_back(col[i]); } } } void ludcmp(vector > &a, int n, vector &indx, float &d) { int i,imax,j,k; float big=0,dum=0,sum=0,temp=0; vector vv(n); vv.clear(); d=1.0; for (i=0;i { big=0.0; for (j=0;j if ((temp=fabs(a[i][j])) > big) big=temp; vv[i]=1.0/big; } for (j=0;j { for (i=0;i { sum=a[i][j]; for (k=0;k sum -= a[i][k]*a[k][j]; a[i][j]=sum; } big=0.0; for (i=j;i { sum=a[i][j]; for (k=0;k sum -= a[i][k]*a[k][j]; a[i][j]=sum; if ( (dum=vv[i]*fabs(sum)) >= big) { big=dum; imax=i; } } if (j != imax) { for (k=0;k { dum=a[imax][k]; a[imax][k]=a[j][k]; a[j][k]=dum; } d = -(d); vv[imax]=vv[j]; } indx[j]=imax; if (a[j][j] == 0.0) a[j][j]=tiny; if (j != n) { dum=1.0/(a[j][j]); for (i=j+1;i a[i][j] *= dum; } } } void lubksb(vector > &a, int n, vector &indx, vector &b) { int i,ii=0,ip,j; float sum; for(i=0;i { ip=indx[i]; sum=b[ip]; b[ip]=b[i]; b[i]=sum; } sum=0; for (i=1;i { sum=0; for(j=0;j { sum+=a[i][j]*b[j]; } b[i]=b[i]-sum; } b[n-1]=b[n-1]/a[n-1][n-1]; for (i=n-2;i>=0;i--) { sum=0; for(j=i+1;j { sum+=a[i][j]*b[j]; } b[i]=(b[i]-sum)/a[i][i]; } } void iniv(vector > &x,vector line,int n) { int i,j; for(i=0;i { x.push_back(line); for(j=0;j { x[i].clear(); } } }

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