漫画 | 兄弟,今晚又得熬个通宵了!

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后记:

为了增加一点儿戏剧性,我给张大胖和何小瘦安排了一个悲惨的结尾,其实也不悲惨,他们俩拥有积极进取的心态,可以不断学习掌握新东西,并且能把事情做成,无论走到哪里都是有价值的人才。 

DevOps到底是什么?Wikipedia的定义是:DevOps是一组实践的集合,这些实践能把软件开发(Dev)和IT运维(Ops)给结合起来,目标是缩短系统开发的生命周期,持续的发布高质量的软件。简单来说:就是快速开发,稳定运行。敏捷开发和DevOps有着密切的关联,可以说是相互补充,几个标准的DevOps实践例如“自动化Build和Test”,"持续集成",“持续发布”来源于敏捷社区,敏捷开发的理念最早起源于上世纪90年代,到2001年形成了正式的名称。敏捷最早是为了解决客户和开发人员之间的交流障碍,而DevOps解决的是开发和运维之间的“深沟”。DevOps不仅仅是工具链, 更需要公司文化的改变,需要转变运维,开发,测试之间在开发和部署中协作的方式,让这些部门之间紧密地协同是企业拥抱DevOps的关键挑战。

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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