漫画 | 世界上最厉害的编程语言终于出现了!

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后记:看到这里,你应该明白汇编的厉害之处了吧?汇编语言简直就是编程语言的扫地僧!

很多高级语言都需要经过汇编这一道工序,然后变成机器指令来执行。所以无论这个语言看起来有多么复杂,有多少高级的特性,最后都要编译成最最基本的汇编操作:MOV运算,算术运算,条件判断、函数调用。 所以汇编就有点儿编程语言巅峰的感觉。随着抽象程度的提升,很多语言如Java、Python等开始脱离硬件,直接运行在虚拟机中,见不到汇编了,可是只不过虚拟机本身缺需要编译成汇编,然后变成机器指令去运行。在这种情况下,我们也许可以把Java/Python/JavaScript它们底层所依赖的字节码也当作一种“汇编语言”来看待吧。 虽然我们现在极少用汇编来编程了,但是理解他们对于理解计算机的底层知识还有极大的帮助。

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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