当地语言一定要掌握的几句话

讲述了作者在国外打车的经历,司机不会英语,通过手势和简单词汇沟通指路的故事。
昨天晚上遇到的一个司机,也不会讲英语。
因为前一天又被一司机忽悠,绕了个大圈才回去的,虽然没有多收钱,但是时间多费了不少,今天好不容易早一点下班,我们还想赶在discount时间内去试一下酒店的SPA。于是一上车,我们就直接给司机指路,我们一边比划一边用英语讲,司机频频点头,嘴里咕噜着不知是啥语言,直到在我们的指导下转上了高速那条路,我们才发现,他似乎说的是中文:“这里?这里?”
每到一个路口,他都要这么跟我们确认一下往哪里走,我们中英文并用,但是他都听不懂,大概跟那天我们在小餐馆遇到的小活计一样,只会说“YES,OK”。下车的时候,司机大叔还来了句“nihao”,哈,大概是学艺不精,跟“再见”弄混了吧。
一路下来忙乎的,感叹,学啥“你好、再见”呀,全世界人民都能听懂“hello、byebye”,要紧的是把坐车指路的几句“左、右、直走”学会才真实用~
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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