从头开始构建一台8位计算机 - 完整的零件清单
Posted 刘贤松handler
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了从头开始构建一台8位计算机 - 完整的零件清单相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
这是我用来构建面包板计算机的所有部件的完整零件清单。总成本约为 150 至 200 美元,具体取决于您最终支付的运费。使用质量较低的面包板可以节省不少钱,但我不建议这样做,因为它会使故障排除更加困难
数量 | 描述 | 大约。每个成本 | 描述 | 图片 |
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14 | 面包板 | $4 – $9 | BB830 无焊接插入式电路板,830 个连接点 | |
1 | 22 AWG 实心镀锡铜连接线 | 11.50 | 汇君 双头镀锡线仔跳线 22 24AWG电子连接线 0.8mm焊接线导线5 10 15 20cm 红黑双色-100根 长10CM 22AWG【图片 价格 品牌 报价】-京东 | |
10 | 1kΩ电阻 | 0.06 美元 | ||
9 | 10kΩ电阻 | 0.06 美元 | 亚马逊_ _ | |
1 | 100kΩ电阻 | 0.06 美元 | 亚马逊_ _ | |
24 | 470Ω电阻 | 0.06 美元 | 亚马逊_ _ | |
1 | 1MΩ电阻 | 0.06 美元 | 亚马逊_ _ | |
1 | 1MΩ电位器 | 1.39 美元 | 亚马逊_ _ | |
6 | 0.01µF 电容 | 0.12 美元 | TaoTimeClub 高压瓷片电容 0.01UF 10NF 103 3000V 20只【图片 价格 品牌 报价】-京东 | |
16 | 0.1µF 电容 | 0.15 美元 | 亚马逊_ _ | |
1 | 1µF 电容 | 0.15 美元 | 亚马逊_ _ | |
4 | 555定时器IC | 0.35 美元 | 贾梅科 | |
2 | 74LS00(四与非门) | 0.79 美元 | 贾梅科 | |
1 | 74LS02(四或非门) | 0.55 美元 | 贾梅科 | |
5 | 74LS04(十六进制逆变器) | 0.59 美元 | 贾梅科 | |
3 | 74LS08(四与门) | 0.69 美元 | 贾梅科 | |
1 | 74LS32(四或门) | 0.49 美元 | 贾梅科 | |
1 | 74LS107(双JK触发器) 注意:视频使用74LS76,很难找到。74LS107 在功能上是相同的,但要小心:它有不同的引脚排列。 | 1.75 美元 | 贾梅科 | |
2 | 74LS86(四异或门) | 0.55 美元 | 贾梅科 | |
1 | 74LS138(3-8线解码器) | 0.69 美元 | 贾梅科 | |
1 | 74LS139(双2线到4线解码器) | 0.69 美元 | 贾梅科 | |
4 | 74LS157(四路 2 对 1 线数据选择器) | 0.69 美元 | 贾梅科 | |
2 | 74LS161(4位同步二进制计数器) | 0.79 美元 | 贾梅科 | |
8 | 74LS173(4位D型寄存器) | 1.39 美元 | 贾梅科 | |
2 | 74189(64 位随机存取存储器) | 4.95 美元 | 贾梅科 | |
6 | 74LS245(八总线收发器) | 0.79 美元 | 贾梅科 | |
1 | 74LS273(八进制D触发器) | 0.75 美元 | 贾梅科 | |
2 | 74LS283(4位二进制全加器) | 1.49 美元 | 贾梅科 | |
3 | 28C16 EEPROM | 3.95 美元 | 贾梅科 | |
3 | 双掷拨动开关 | 0.99 美元 | 亚马逊_ _ | |
3 | 瞬时 6mm 轻触开关 | 0.35 美元 | 亚马逊_ _ | |
1 | 8位拨码开关 | 0.79 美元 | 亚马逊_ | |
1 | 0.89 美元 | 0.89 美元 | ||
44 | 红色 LED | 0.12 美元 | 亚马逊_ _ | |
8 | 黄色 LED | 0.09 美元 | 亚马逊_ _ | |
12 | 绿色 LED | 0.10 美元 | 亚马逊_ _ | |
21 | 蓝色 LED | 0.59 美元 | 亚马逊_ _ | |
4 | 共阴极7段显示 | 1.09 美元 | 亚马逊_ _ |
此外,我使用了一个Arduino Nano和两个74HC595移位寄存器来构建一个简单的 EEPROM 编程器,以对输出模块和控制逻辑中使用的 28C16 EEPROM 进行编程。
参考:Ben Eater
以上是关于从头开始构建一台8位计算机 - 完整的零件清单的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
小白学习PyTorch教程六基于CIFAR-10 数据集,使用PyTorch 从头开始构建图像分类模型