使用CVSup更新ports

本文详细介绍了如何在FreeBSD系统中使用cvsup工具进行系统更新。包括cvsup的安装、配置及自定义设置等内容。
1.安装cvsup
  1. # /usr/ports/net/cvsup-without-gui  
  2. # make install clean  

2.执行cvsup
  1. # cvsup -L 2 -h cvsup.FreeBSD.org /usr/share/examples/cvsup/ports-supfile  

3.自定义

有时可能希望使用自己的 ports-supfile, 比如说,不想每次都通过命令行来指定所使用的 CVSup 服务器。先把/usr/share/examples/cvsup/ports-supfile 文件复制到 /root 或用户的主目录。

把 CHANGE_THIS.FreeBSD.org 修改成离您较近的 CVSup 服务器,比如我把 CVSup的服务器改成 clm 提供的CNC CVSup 服务器

编辑 ports-supfile

*default host=cvsup.9guo.net
*default base=/usr
*default prefix=/usr
*default release=cvs
*default delete use-rel-suffix
#*default compress
*default tag=RELENG_6_1
src-all
*default tag=.
ports-all

  1. # cvsup -L 2 /root/ports-supfile  

 

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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