唯快不破

本文探讨了在信息技术领域中速度的重要性。无论是硬件的计算速度,还是软件的运行速度,甚至是项目管理和产品迭代的速度,快往往意味着更强的竞争力。文章还提到了浏览器市场上的Chrome凭借其速度优势快速占领市场的情况。

天下武功,唯快不破。

对于IT界也是一样。

先看硬件,摩尔定律还在继续有效,人们为什么会不停地换新的机器呢?就是为了能有更快的速度。计算的速度要快,软件在上面运行的速度要快。每年的大型机计算比赛,实际的排名已经在某种程度上决定了国家的实力。而这种计算能力,又为国家的科技进步起到了一定的作用。对于日常用品也是一样,苹果手机和安卓手机之争,为什么苹果手机卖的如此之昂贵,还是有人趋之若鹜,在设计上有一定的原因,还有一个不可忽视的原因就是,iPhone的运行速度和反应速度都非常快。

再看软件,我想最明显的例子就是浏览器之争。Chrome之所以能够在短短几年之内抢占不小的市场份额,主要就是因为它的速度超快,什么安全性、占用资源等等品质属性在速度之前,都是次要的,经常听人介绍Chrome,所谈到的第一个特点就是“快”。

再看对客户需求的响应,很多团队都采用了敏捷开发,为的就是要尽快响应客户的需求,能够迅速得到反馈,并加以改进。而在项目中使用的各种技术架构,如果能够快速实现客户的需求,那么就在一定程度上有胜出的可能。试想,同样的一件事儿,一种架构下开发需要2天,而另一种架构下需要2个小时,你会选择哪一种呢?

互联网企业的产品发布也越来越遵循这样的规则,尽快地发布,尽快地修改,让用户能够不断地看到所作出的改进,这很不容易,但也很有效。

所以看来,在很多地方,速度决定着成败。

究其原因,还是因为当前人比较注重时间,时间就是金钱,时间就是一切,所以最喜欢的就是速度快,效率高。而且,运行流畅给人的感觉也会非常舒服,而磕磕绊绊的运行方式就会让人很别扭。


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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