[译稿]软件编程21法则

cnBeta全文版发表于2010-10-06 09:39:26
任何一个有经验的程序员都知道,软件开发遵循着一些不成文的法则。然而,如果你不遵循这些法则也并不意味着会受到惩罚;相反,有时你还会获得意外的好处。下面的就是软件编程中的21条法则:

1.任何程序一旦部署即显陈旧。
2.修改需求规范来适应程序比反过来做更容易。
3.一个程序如果很有用,那它注定要被改掉。
4.一个程序如果没用,那它一定会有很好的文档。
5.任何程序里都仅仅只有10%的代码会被执行到。
6.软件会一直膨胀到耗尽所有资源为止。
7.任何一个有点价值的程序里都会有至少一个bug。
8.原型完美的程度跟审视的人数成反比,反比值会随着涉及的资金数增大。
9.软件直到被变成产品运行至少6个月后,它最严重的问题才会被发现。
10.无法检测到的错误的形式无限多样,而能被检测到的正好相反,被定义了的十分有限。
11.修复一个错误所需要投入的努力会随着时间成指数级增加。
12.软件的复杂度会一直增加,直到超出维护这个程序的人的承受能力。
13.任何自己的程序,几个月不看,形同其他人写的。
14.任何一个小程序里面都有一个巨大的程序蠢蠢欲出。
15.编码开始的越早,花费的时间越长。
16.一个粗心的项目计划会让你多花3倍的时间去完成;一个细心的项目计划只会让你多花2倍的时间。
17.往大型项目里添加人手会使项目更延迟。
18.一个程序至少会完成90%,但永远完成不了超过95%。
19.如果你想麻烦被自动处理掉,你得到的是自动产生的麻烦。
20.开发一个傻瓜都会使用的软件,只有傻瓜愿意使用它。
21.用户不会真正的知道要在软件里做些什么,除非使用过。
[英文出处]:21 Laws of Computer Programming


嗯嗯,怎么说呢,正确的废话?抑或其他?
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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