更新重构Python开发工具Wing IDE发布4.1.11 更新重构

WingIDE更新至4.1.11版本,新增功能包括支持Subversion1.7.x、改进自动编辑及修复13个bug等。此版本增强了变量重构引用,并改善了Python3下外部控制台的表现。

题记:写这篇博客要主是加深自己对更新重构的认识和总结实现算法时的一些验经和训教,如果有错误请指出,万分感谢。

    Python开发工具Wing IDE 昨日已更新至4.1.11版。上面是更新明说:

    

  • 右键单击工具选项卡,可认为工具绑定密钥
  • 项目文件可以动自除删面后的格空
  • 支撑源开的本版控制系统Subversion 1.7.x
  • 语句支撑更多变量重构的引用
  • 可通过Linux系统开打Wing文件
  • 改良动自编辑
  • 修复在Python 3下坚持外部控制台处于开打状态
  • 重构作操完成后恢复原始编辑器和中央
  • 示显单元测试组被跳过的图标
  • 13个bug修复和小的改良

    >>Wing IDE 4.1.11下载

    Wing IDE 4.1.11细详更新:http://wingware.com/pub/wingide/4.1.11/CHANGELOG.txt

文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录: 话剧:程序员过沟
  本剧内容纯属虚构,如有雷同……HEHE……俺也没办法了。
  话说某市街道改建,某某软件公司门口横七竖八挖了几条大沟。一群程序员(SDK程序员赵某,VB程序员钱某,VC程序员孙某,DELPHI程序员李某)下班从公司里出来,看到门前的几条沟,于是各显神通……门前第一条沟也就半米来宽,SDK程序员赵某二话没说,轻轻一跃跳了过去,看到其它人纷纷把随身携带的公文包(类库)横在沟上踩着过沟,不屑地说,这么小一条沟,犯得着小题大做用那个吗?看我多么轻松多么洒脱多么……多么……(众人皆怒目横视之……)
  接着第二条沟有点宽度。SDK程序员赵某还是还是一马当先,飞跃而起……不好,还差一点才到……幸好凭着多年的(跳远?编程?)经验,单手抓住沟沿,颤巍巍地爬了上来,嘴里还念念有词“高手就是高手啊,虽然差一点就……不过毕竟……HEHE……跳远是过沟的基础嘛,有基础(SDK)就有一切的说……”(众人作瞠目结舌状……)看到别人跳过去了,可自己又跳不了那么远,只好再想办法了……VB程序员钱某,DELPHI程序员李某打开手提,连上手机,开始上网找可供过沟的控件……VC程序员孙某却不慌不忙,打开公文包,把几块衬板拆了下来,然后三下五除二拼成一个简易木桥……“虽然这几个板子(类)做得不怎么样,不过先把这个项目应付过去,有时间我自己做一个好了……”于是踩着板子过了沟。
  这时钱某和李某也分别找到了合适的东东。钱某找到的是“钢丝绳.ocx”,安装简单,使用方便,拉出一头,对孙某说“大虾,顺手拉兄弟一把……”,于是把绳子系在沟两边的绿化树木上,踩着钢丝就过了沟。刚刚站稳就四方作揖,“小生这里有礼了”。这时一戴着黄袖圈的老太太跳了出来,抓住钱某,“破坏绿化树木,罚款XXXX元,交钱,交钱,交钱!”(老人家作双枪老太婆怒视伪军状
……钱某被逼无奈,只好边掏钱,边对着后台叫道“导演,我这可是因公牺牲,不给个烈士称号也得报销”,后台一个臭鸡蛋飞出,“叫什么叫,我这个月的粮饷还不知哪里去领呢,都什么时代了,你不下岗都不错了……”)
  李某看着刚刚好不容易从台湾拖回来的“铝条.ZIP”

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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