超酷国外JS+CSS滑动模板

本文回顾了2009年初的前端技术动态,包括对JavaScript(JS)框架未来发展的预测、不同CSS框架之间的对比及选用建议、网站换肤技术实现等。此外还介绍了几种实用的前端开发技巧,如用户输入密码强度评估方法和常用内置对象的深入解析。
http://www.yuyadong.com/forum/bbs/attachment.php?aid=56&k=be144002c417e845ec96e02d6bc0a748&t=1230557620 延伸阅读 2009年1月12日 — 大胆预测下JS框架的走势 (0) 2009年1月4日 — 网站换肤:javascript操纵css实例 (0) 2009年1月12日 — 我为什么选择mootools,抛弃了prototype. (mootools 与 prototype 核心代码分析) (0) 2009年1月12日 — 几款CSS框架的对比选用 (0) 2009年1月12日 — 12个顶级的CSS框架 (0) 2009年1月8日 — 用javascript评估用户输入密码的强度 (1) 2009年1月8日 — javascript几大内置对象的详细实例讲解(极力推荐)-math,date,string,array (0) 2009年1月6日 — 14个可以节省你时间的CSS工具 (0) 2009年1月6日 — 窥探jQuery——面向JavaScript程序员 (0) 2009年1月5日 — Google谷歌首页点点效果(一个背景图片利用javascript模拟动画弹动效果) (0)
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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