下一代Windows Shell

ArsTechnica文章评述了下一代Windows下cmd.exe的替代品Microsoft Command Shell(msh)。msh不仅超越cmd.exe,还超越*nix的各种*sh,其管道支持文本和对象实例,支持.NET类库和MMC功能。同时还引发对解决问题方式的思考。

ArsTechnica上有一篇精彩的评论文章, 详尽评述了下一代Windows下cmd.exe的替代品,Microsoft Command Shell, 又叫msh,项目代号Monad。从评论来看,msh不仅让cmd.exe不能望其项背,也超越了*nix拥泵们称道的各种*sh。比如说msh的管道,不仅支持文本,还支持各种对象实例。看看这个求阶乘的msh代码: 1..10 | foreach { $f = 1 } { $f *= $_ } { $f }。当然,msh支持.NET 类库,支持MMC的功能,也在意料之中。这里有一篇精到的评论。这句尤其让人警醒:It’s genuinely hard to come up with something better if there’s a strong history of good enough. It’s hard to develop a different perspective. 还有这句,Apparently all Unix programmers prefer to adapt to those problems than fix them once and for all,简直就是自己的写照。自己遇到问题,往往立刻进入"解决问题"的状态,为得到一个解决方案沾沾自喜,却很少稍稍打住,仔细审视问题,问一问:怎么有这个问题?为什么要这样解决?

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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