名副其实技术博客的必备条件

本文分享了维护技术博客的经验,强调了定期更新、知识丰富、主题相关及深入剖析的重要性,并提出了个人见解。同时,文中还提及了技术工作中的态度与团队合作原则。

真正成为名副其实的技术博客必须具有以下所列的一些重要因素:

 

  1. 经常更新的文章;
  2. 蕴含丰富的知识;
  3. 相关主题的帖子;
  4. 对重要技术或概念的深入剖析;
  5. 以及独特的观点或风格。

// 2009.01.30 添加 ////

 

“合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。” --《老子》

做技术要切忌浮躁、好高骛远。自勉!

 

// 2009.02.06 16:55 添加 ////

 

且也将这自勉的文字放在这里吧。

 

张扬个性要适度,技术不是全部。
要学习宽容、无欲,也需要忍耐。
和不同性格的人打交道,放大他们的优点,不关注缺点。
要考虑怎么发挥团队的优势。

 

// 2009.03.07 13:30 添加 ////


作者:lzy.je
出处:http://lzy.iteye.com
本文版权归作者所有,只允许以摘要和完整全文两种形式转载,不允许对文字进行裁剪。未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。

 

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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