2009-08,做了让自己伤心的事情不要难过

本文讲述了作者在精神和身体疲惫状态下尝试编程的经历,强调了保持良好身体状态对于高效工作的重要性。
  有很多的伤心事情,是因为不熟悉造成的。所以没有必要伤心。

  疲惫的时候不要编程。上两天的时候,太疲惫了。精神疲惫,身体疲惫,严重的睡眠不足。把我折腾的实在是不行了。结果在编程的时候,犯下的低级失误让我伤透了脑筋。但是精神不好,又发现不了错误,难过啊。只好让进程无限制的推延了。

  好在睡了一觉,精神状态好多了。很多低级失误可以轻松的发现了。

  好好的保重身体,是革命的本钱。也是做好工作的最根本的保障。不要再瞎折腾自己了,那样造成的后果是反而效率下降。欲速则不达,现在体会到了。

  莫名其妙的问题让我精神崩溃了。

  精神太容易崩溃,并不见得是一件好事。是太稚嫩的表现吧。好好把握啊!
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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