产品特征
1. 容量范围（C20）：3.5Ah—250Ah（25℃）
2. 电压等级：12V
3. 自放电小：≤2%/月（25℃）
4. 良好的高率放电性能
5. 设计寿命长：20Ah以下为5年、20Ah以上为10年（25℃）
6. 密封反应效率：≥98%
7. 工作温度范围宽：-15℃～45℃
结构特点
板栅合金：正负极板栅采用铅钙多元合金，耐腐蚀、无污染、水耗少； 电池壳体：抗冲击、耐震动的高强度ABS(可选用阻燃级)； 端子密封：采用多层极柱密封专有技术； 紧装配设计：较高的极群装配比；有效防止活性物质脱落 安全阀：高灵敏度的安全阀，可以有效保证电池电池使用过程中安全
处理器模块是蓄电池监控单元的核心，在这里我们采用了ATMEL公司新的RISC高性能单片机AT90S8515及大容量8KB的FLASHROM,不但保证了对大量数据进行高速分析处理，而且实现了对数据的保存查询。
在数据采集模块中，由于蓄电池监控单元中需要处理的数据对精度均有特殊的要求，(比如对蓄电池内阻的测量通常为mΩ级，且必须有足够的位数)，同时由于蓄电池内阻、电压均为缓慢变化的低时变信号，因此我们采用了16位的Σ-Δ型A/D转换器AD7715,它具有自动校零、量程自动校准的功能，从而可以保证很高的测量精度，而且具有SPI接口，可以方便的与单片机接口。
蓄电池监控单元中设有RS485的通信接口，与前端机主处理器之间以通信的形势交换数据。因此在本系统中蓄电池监控模块实际是作为一个智能设备与主监控模块联系的。下面分别对内阻检测模块、单体电压测试模块、单体温度测试模块进行详细的介绍。由于电流测试模块与主处理单元的直流数据采集与处理类似，在此不再赘述。
本公司推荐产品：松下蓄电池，汤浅蓄电池，阳光蓄电池，otp蓄电池，赛特蓄电池，**蓄电池等。
圣能蓄电池电池的保养
一、每天的保养
1、蓄电池应在每次放电后，立即进行充电。 2、每次的放电，不可超过电池总容量的80%。
二、每周的保养
1、检查电池单元之间的电缆螺丝是否固定。 2、如果电池没有配备自动加液系统，在充电后，要检查电解液的高度，低于容许液位时，要添加合格的蒸馏水到规定的高度，电解液过多时，要抽出至规定的高度。3、检查电池箱内有无积水，发现积水须立即吸干。
三、每月的保养
1、在充电结束前，检查所有电极单元以及蓄电池的电压，并作记录。 2、充电结束后，应测量每个电池单元的电解液密度和温度，并作记录，如果与以前的测量值有很大的区别时，应请专业人员加以检查。
四、每年的保养
1、蓄电池每年由专业人员检查一次叉车的绝缘电阻和蓄电池的绝缘电阻。蓄电池的绝缘电阻规定值为50欧姆/伏。对整个电池（电压可达到220伏）的电阻至少1000欧姆。 2、对充电机按说明书进行一次检查，确保各项功能正常。
五、 一般注意事项
1、蓄电池应保持干净，干燥，可避免爬行电流的产生。
2、电池箱如有液体，必须立即用吸管吸出。
3、如发现蓄电池的内外油漆有损坏，应立即修补，保护外箱绝缘和不受腐蚀。
4、如发现电池单元需要更换，应由专业人员进行。
六、蓄电池的存放
1、蓄电池应存放在干燥，无霜的地方。
2、如果要使电池随时可投入使用，应按如下几点处理:每月进行一次补偿充电，充电电压为平均每个电池单元2.23伏。
请注意，存放时间太长会影响电池总体寿命。
圣能蓄电池SP（储能）系列产品特征
1 该系列产品是专为太阳能、风能发电等储能系统以及小电流浅循环应用领域设计的中小型阀控密封式铅酸蓄电池
2 容量范围（C10）:38Ah—200Ah（25℃）
3 电压等级:12V
4 循环寿命长:20%DOD循环寿命达2000次以上；
5 良好的过放电恢复能力
6 自放电率极小，平均每月≤2%(25℃)
7 设计寿命:20Ah以上10年、20Ah及以下5年（25℃）
8 工作温度范围宽:-30℃到50℃
结构特点
·板栅-高锡低钙多元合金；
·正极板-涂膏式正极板，高温高湿4BS固化工艺；
·隔板-具有高吸附、高稳定性的多微孔超细玻璃纤维隔板；
圣能蓄电池壳体-抗冲击、耐震动的高强度ABS(可选用阻燃级)；
·端子密封-采用多层极柱密封专有技术；
·良好的充电恢复能力—低电解液密度
·专用长效添加剂—低温防冻
紧装配设计—较高的极群装配比；
| 型号 | 额定电压 | C20容量 | 长 | 宽 | 高 | 重量 |
| V | AH | mm | mm | mm | Kg | |
| SP12-24A | 12 | 24 | 166 | 125 | 175 | 8 |
| SP12-38 | 12 | 38 | 196 | 165 | 176 | 13.1 |
| SP12-40A | 12 | 40 | 196 | 165 | 176 | 13.5 |
| SP12-40B | 12 | 40 | 196 | 165 | 170 | 13.5 |
| SP12-42 | 12 | 42 | 196 | 165 | 176 | 13.5 |
| SP12-45 | 12 | 45 | 196 | 165 | 170 | 15 |
| SP12-50 | 12 | 50 | 257 | 133 | 201 | 16.3 |
| SP12-65 | 12 | 65 | 324 | 166 | 174 | 21 |
| SP12-65E | 12 | 65 | 324 | 166 | 174 | 21 |
| SP12-70 | 12 | 70 | 324 | 166 | 174 | 21.7 |
| SP12-80 | 12 | 80 | 350 | 167 | 179 | 26.6 |
| SP12-80E | 12 | 80 | 350 | 167 | 179 | 25.5 |
| SP12-85 | 12 | 85 | 329 | 172 | 223.5 | 29.3 |
| SP12-90 | 12 | 90 | 329 | 172 | 223.5 | 29.5 |
| SP12-100 | 12 | 100 | 329 | 172 | 223.5 | 32.3 |
| SP12-100E | 12 | 100 | 329 | 172 | 223.5 | 30.0 |
| SP12-120 | 12 | 120 | 407 | 173 | 231.5 | 39.3 |
| SP12-120E | 12 | 120 | 407 | 173 | 231.5 | 36.7 |
| SP12-150A | 12 | 150 | 485 | 172 | 240 | 49.0 |
| SP12-150E | 12 | 150 | 485 | 172 | 240 | 45.1 |
| SP12-150B | 12 | 150 | 497 | 203 | 235.5 | 53.6 |
| SP12-200A | 12 | 200 | 522 | 238 | 223 | 66.5 |
| SP12-200E | 12 | 200 | 522 | 238 | 223 | 64.5 |
| SP12-200B | 12 | 200 | 497 | 259 | 235.5 | 70.0 |
| SP12-245 | 12 | 245 | 521 | 259 | 225 | 76.8 |
从震惊全球的Alphago、到能辨认出你图片中的面孔和地点;从上路奔跑的无人驾驶、从千人千面的营销引荐，再到大数据帮你剖析做好理财。脑洞大开的“黑科技”，大数据、人工智能，正在改动着我们的生活的方方面面。
如今就让我们一同理解一下梁堃眼里的大数据以及数美公司:
数**大数据才能优势是什么?详细做了哪些算法层面的优化呢?
先做下自我引见，我是梁堃，数**结合开创人兼CTO，很荣幸参与此次的采访。
首先我先说一下数美大数据方面的优势。主要来自三个方面:
1)数据量要够大，维度要够多，数据更新要及时。
2)架构方面:开创团队来自百度等一线互联网企业，阅历过数万台设备级别的大数据架构和算法开发，因而数**在线技术架构完成了微效劳化，目前我们一切的客户恳求能够在10ms之内完成风险辨认 ，文本过滤精确率能够到达99.8%以上，误杀率低于1/1000。
离线架构:基于Hadoop生态的比拟规范离线数据仓库，基于Scracpy去获取数据。
数据架构:对什么人在什么时间做了什么事情有一个根底层，再上一层是数据主题层，还有实如今内存缓存层的应用层，使得线上应用能够根本不做二次处置，经过查询的方式取得所需求的数据。
3)战略方面的优势:在于了解数据和常见的算法，把数据在某个范畴真正的用起来，比方数**客户就有不少像金融类的，比方中信银行等。
举个例子，比方大数据用于互联网金融范畴的信贷风险管理，两个人年度收入都是X，但是A是每月收入X/12，B的前6个月收入为0，第7个月收入是X/2，后5个月收入又是0，第12个月又是X/2，前者A的收入稳定性明显好过B，我们需求参考不少相似收入稳定性这样的指标，来综合计算。
2.数**大数据才能应用集中在哪几个行业，和腾讯云的哪些产品有分离?
我先说一下数美产品集中应用的范畴，数美如今集中的范畴为:
金融范畴，能够协助减少违约和逾期，**限度消灭狡诈类用户，关于金融行业风控是中心才能。
社交范畴 ，在社交类应用里面有不少歹意用户会到里面去刷小广告，色情类文字，会关于企业带来运营压力和政策风险，我们能够提供文本过滤的功用。
直播范畴 ，直播类经常会有充值送的活动，但是有些主播和黄牛党会**，能够经过大数据的才能来防止被少数歹意用户给刷走，同时也能够协助平台辨认注册的新用户是不是机器人用户。
我们如今与腾讯云产品的分离，主要用到的是腾讯云CVM、云数据库Mysql和Redis等，腾讯云关于云数据库Mysql停止了不少定制优化，而且云效劳这种方式也大大地减少了我们数**IT运维本钱。
3.您在BAT担任数据架构师多年，也阅历过大数据计算框架盛行趋向从Hadoop到Spark的迁移，能见下两种计算框架的差别和适用范围么?Spark在哪些详细范畴表现要好过Hadoop?
是这样的，Hadoop自身曾经是一个大数据的生态了，在Hadoop生态中Mapreduce计算框架和 Spark计算框架是根本对等的。都属于大数据集的并行计算，都有一个shuffle，对数据停止分组，然后分别计算，碰到一定的逻辑的时分，再次停止分组，两个计算框架的计算泛型都是一样的。
1)Spark对Mapreduce的重要改良是能够把分组数据存在内存中，重复停止计算。
2)Mapreduce->Spark 基于问题的改良，**早用于统计剖析，只用Mapreduce就够了，如今数据的运用到了下一个阶段，引入更多的维度停止数据发掘，K-Means等算法需求基于一份数据停止重复的迭代计算。
Mapreduce上停止迭代，每一次迭代都要写入磁盘，还要在I\O队列中排队，在Spark计算框架中减少了这两局部的耗费，效率更高。
3)Mapreduce关于离线数据处置适用性比Spark更高，在这种场景下运用Mapreduce有助于提升集群整体的运用率。
Mapreduce中50个Map、50个Reduce任务中跑完了 10个MAP任务就能够释放这局部计算资源，而关于50个Spark任务而言，只跑完了10个任务是不可以释放10个已完成任务的资源的。
4.您见过的数据架构师犯过的**的错误是什么?招致了什么结果?
我能够举例解说一下:
1)组成一个数据架构师团队，来防止数据问题的呈现，在数据设计上有一些成熟的计划，比方说数据仓库这方面就有很多计划，能够多考虑其别人。
2)09年做过一个数据项目，关于元数据的注重度不够，同一份数据存在两个位置，会引发一定的数据不分歧和存储资源糜费，如今的数据架构师在数据仓库设计的初始阶段，会开端更注重元数据的规划。
3)数据表设计信息缺乏团队内共享招致计算资源的糜费，在根底数据表上建了中间数据表，但是其他业务不晓得有中间数据表，也是再从根底数据表开端重新计算，关于整体的计算资源存在一定糜费。