ASP Content Rotator之简介

本文介绍了如何使用ASPContentRotator组件在ASP网页中实现动态内容轮播,通过创建ContentRotator对象并读取内容目录文件来展示不同HTML内容字符串,包括文本、图像和超链接。

ASP Content Rotator 组件

ASP Content Rotator组件会创建一个ContentRotator对象,每当用户访问或者刷新某个页面时,该对象就会显示一段不同的HTML内容字符串。一个名为内容目录文件(Content Schedule File)的文本文件包含着有关内容字符串的信息。
内容字符串包含HTML标签,这样可以显示HTML可呈现的任何内容:文本、图像、颜色或者超链接。

语法
<%
set c=Server.CreateObject(“MSWC.ContentRotator”)
%>

每当用户查看网页时,下面这个例子就会显示不同的内容。首先在站点跟目录的子文件夹text中创建一个名为“textads.txt”的文件。
“textads.txt”:
%% #1
This is a great day!!

%% #2
<h1>smile</h1>

%% #3
<img src="smiley.gif">

%% #4
Here's a <a href="www.baidu.com">link</a>

注意:
在每个内容字符串起始位置的#号码。此号码为可选参数,用来HTML内容字符串的相对权重。在本例中,Content Rotator有十分之一的概率显示第一个字符串的内容,其他以此类推。

然后创建一个asp文件,并插入下面的代码:
<html>
<body>
<%
set c=Server.CreateObject("MSCW.ContentRotator")
response.write(c.ChooseContent("text/textads.txt"))
%>
</body>
</html>
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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