关于抄袭

作者分享了自己在寻找合适教程过程中遇到的抄袭问题,反思抄袭现象对创造力的影响,并鼓励人们通过自我学习和实践来提升自身能力。

幼儿园的小朋友都会给我们说:“妈妈说抄袭是不好的事。” 竟然如此,那么有的人还不如幼儿园的小朋友吗?

 

 

最近的遭遇真是让我感到可笑呀,怎么说呢?我最近跑遍了大江南北,到处求教cookie的用法。我先去了w3c school,但不原任意,那里没有太多的分析。于是我离开了那里,寻找下一个目标。。。


我进入了一个人的博客,看上去虽不怎样,但还是让我收获了不少。但终究没有找到合适的。没办法,我又了另一个网站,令我感到吃惊的是这个网站和我上次看的居然一模一样。。。于是我换了另一个网站。结果还是一样。。。只不过网站在里面加了点其他补充的知识。看上去像原文。


然后我有开始继续找,结果我需要的是js做cookie,结果很多网站用的是jsp做cookie,而且抄袭更严重。在10个网站里有将近7个是一样的。。不敢相信。


前天我放在博客里的文章竟然被抄袭了。。。而且还标上原创的字样,不过想想,既然被抄袭说明了自己的文章被人肯定了。因此我没去追究了。


不过对于这种现象,我也不得不说两句。毕竟东西永远是别人写的,说明别人有能力,光会抄袭自己不会写有什么用!?又有什么意义!?

 

记得初中时我最敬佩的那为数学老师给我们说过:抄袭这个现象不好,如果整个社会都处于抄袭的潮流,并且抄袭者得到了好处,那么还会有人愿意创造吗?如果没了创造,那抄袭什么呢?


我想给大家一句忠告,自己写的终是自己的,别人抄袭是别人的事,我们要做的是锻炼自己的能力。只会抄袭,那么永远都不会有自己的真东西!当没人再创造了,那抄袭的人还能抄什么?

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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