ELisp编程四:文件操作

确定一个文件是否存在

(file-exists-p "~/test.el")

看看它的帮助文档:

file-exists-p is a built-in function in `C source code'.

(file-exists-p FILENAME)

Return t if file FILENAME exists (whether or not you can read it.)
See also `file-readable-p' and `file-attributes'.
This returns nil for a symlink to a nonexistent file.
Use `file-symlink-p' to test for such links.

如果存在则返回t


检查一个文件是否存在且可读

(file-readable-p "~/test.el")


检查文件的属性

(file-attributes "~/test.el" 'string)

或者

(file-attributes "~/test.el" 'integer)


上面两行list以字符串或者整数list的形式显示文件的属性,从0-11,一共12个属性。

可以通过这个获得一个文件是否是目录的信息。


一个目录操作的例子

假定一个目录下的子目录名称都是数字,查找数字最大的那个目录名称。

(setq file-name-list (directory-files "/opt/share/upland_release" nil "[0-9]+" 'nosort))
(string-to-number (car file-name-list))



其他文件函数请参考

http://www.gnu.org/software/emacs/manual/html_mono/elisp.html的File相关章节。




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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