关于加载CSS时class与id注意

CSS类与ID
本文讲解了CSS中类(class)和ID的区别:类可以重复使用,而ID在一个页面中必须唯一。此外,还介绍了如何在一个元素上应用多个类,以及当类属性发生冲突时的解决办法。
class可以重用,可以重复记载,但是id只有一个,so一个页面只能加载一次.

[color=red]注意[/color]:class可以同时使用多个类!
sample:

<p class="[color=red]text[/color] [color=blue]side[/color]">...</p>

同时给P元素两个类,中间用空格格开,这样所有text和side两个类的属性都会加到P元素上来。如果它们两个类中的属性有冲突的话,后设置的起作用,即在CSS文件中放在后面的类的属性起作用。
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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