ASP简记

本文详细介绍如何配置ASP环境,包括IIS服务设置与常见语法介绍。覆盖变量声明、数组操作、子程序与函数调用等核心内容,适合初学者快速入门。
  • 学习的技巧

  1.     多练、多问、动手调试错误,复习和总结

    

  • control  进入控制面板

 

  • 配置asp环境如下:

  1.     iis服务勾选了asp上下的几个服务
  2.     iis管理其中asp的‘将错误发送浏览器’改成了true,         ‘父路径’ 改成了true

                    

  • 简单的asp语法                    

  1. 如果希望强制要求所有的变量必须先声明才能使用,则可以在ASP文件中所有的脚本语句之前添加Option Explicit语句,
  2. Dim intA() ,声明方法和定长数组类似,只是在括号中不指名数组长度而已。当需要使用的时候,可以用Redim语句重新声明该数组。如:
  3. Redim intA(3)      '重声明数组,长度为4
  4. Redim数组后,原有的数值就全部清空了。如果希望保留原有元素的数值,在Redim语句中需要添加Preserve参数,例如:
  5.    <% Redim Preserve intA(5) %>
  6. &运算符表示强制连接,
  7. +运算符也可以用于连接字符串,但只有两个操作数都是字符串时才执行连接运算
  8. 子程序和函数可以放在ASP文件的任意位置中,也可以放在另外一个ASP文件中,当使用时,可以利用<!--#Include file=“文件路径”-->语句,包含该函数文件即可。  
  9. 一般用Rem或 ‘符号(单撇号)来表示该符号所在行的语句是注释语句 
  10. 容错语句为:<% On Error Resume Next %>,在程序中加入该条语句后,当碰到错误时,就会跳过去继续执行下一句。
     
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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