老祖宗用过的IT产品,看得我一愣一愣的

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科技都是轮回的

以前我不信,直到我看到这些

西周时期的【无线路由器

还是五天线穿墙王哦

1959年安徽省屯溪市弈棋出土


新石器时代的【智能手机

那时候双摄像头就是标配了

新石器时代仰韶文化石铲


清代的【服务器虚拟化技术

完美适配各种应用

清代乾隆皇帝的多宝盒


清代的【光盘驱动器

支持双碟连放,可以说相当厉害了

清乾隆紫檀书函手卷多宝盒


据说这是【Docker】在古代的形象

那时候它还不是一条鲸鱼

古代鱼形枕头,年代不详


战国时期就已经有【K8S】了

老祖宗的科技真不是盖的

战国葵纹瓦当


远古时代【愤怒的小鸟

这鸟飞起来,估计能砸死人

商朝青铜鸮卣


康熙年间的【24口交换机

1U高度,外壳相当豪华

清代绿琉璃构件


西周人就开始用【安卓】了

看来必须让谷歌交专利费

西周四足带盖方鼎



商朝人的【emoji表情包

商代陶面具·


清代宫廷用的【超融合一体机

红的是计算,蓝的是存储?

清代珐琅合欢瓶


清代的【同城双活】数据中心

采用高速光缆连接,碉堡了

大婚用金亭式香薰


……

老祖宗这些高科技

真是看得我一愣一愣的

为老祖宗点赞

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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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