局域网共享文件

第一步:win+r输入services.msc,点击确定

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第二步鼠标右键点击属性,如果显示自动请忽略下面操作请添加图片描述

启动类型:按步骤操作结束后,右键点击启动

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请添加图片描述

第三步找到Workstation,此服务就是运行状态无需任何操作,如果未启动,请沿用第二步操作即可

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第四步选择需要共享的文件夹

选择此项添加即可

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根据实际情况选择对应的权限,点击右下方的共享即可

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此时已完成共享文件的创建

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第五步点击高级共享,勾选共享此文件夹,点击权限选择用户,勾选完全控制点击下方的应用后点击确定。

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第六步打开此电脑,选择映射网络驱动器

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里面除了已经选择过的,其他都可以选择

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选择对方的机器的名称

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选择需要共享的文件点击确定,或者新建文件夹都可以

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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