让aptana支持中文

本文介绍如何解决Aptana Studio中中文文件显示乱码的问题。通过将JDK下的charsets.jar包复制到aptana根目录jrelib,并调整window->Preferences->general->contenttypes中的文件类型编码为GBK,可以解决中文乱码问题。对于新建的HTML文件,还需要移除默认的ISO-8859-1编码声明。

将JDK下的 charsets.jar 包复制到 aptana根目录\jre\lib里,重新启动aptana ,然后进入window -> Preferences -> general -> content types 选择你要修改的文件类型,然后下面输入GBK编码  update 生效。重新打开有中文的文件,搞定!

 

如果用aptana新建的html,把<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1"> 这段去掉 

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: 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S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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