CVS宏的关键字

最近一直在使用CVS作为版本管理工具,自从知道了$id: EXP$这句话放到文件的上面,就会自动替换为文件名版本和修改用户之后,就一直再搜索其它的关键字,今天再永远的UNIX上面看到了,记录下来,以备后面使用。其实自己最想用的就是每次把提交的Log记录下来。

$Id$ 关键字是用文件名、版本、时间、作者 及代码性质替换,如果使用-l选项取出,在Exp后
面会加上登录用户的名称。除了$Id$关键字,RCS还支持下面常用的关键字:
$Log$ : 你所提供的修改日志信息。
$Author$ :存入该版本的作者。
$Locker$ : 该版本的加锁者
$State$ : 该版本的状态 Exp(试验版), Stabe(稳定版), Rel(发行版).缺省是Exp
$Date$ : 该版本存入的时间,使用UTC时间格式。
$Revision$ : 该版本的版本号
$RCSfile$ : RCS文件名
$Source$ : RCS全路径名
$Name$ : 取回该版本的符号名
$Header$ : 相当于$ Source $$ Revision$$Date$$Author $$State$$Locker$的组合

 

 

原文地址

http://fanqiang.chinaunix.net/app/other/2001-11-06/2884.shtml

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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