如何使用CocoaPods导入第三方类库,以及一般问题

1.安装CocoaPods

//这个网址有详细教程

http://code4app.com/article/cocoapods-install-usage

或者

cocoa 教程

首先 Mac 都是再带ruby环境的, 但是默认的ruby source源 是国外的要改一下, 

教程 ruby教程

搞完这个 ruby 和 cocoa 就已经装好了,但是如果在cocoa 装好之前,执行过pod search 这类命令,就会很尴尬了

因为没装cocoa之前 这个命令 会在~/Library/Caches/CocoaPods目录下生成的search_index.json文件 

这个文件此时是错误的,  装好cocoa之后 还会使用这个文件,所以就报错了 

问题解决方式cocoa 装好之后还是报错?


 

Unable to find a pod with name, author, summary, or descriptionmatching '·····

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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