每日娱乐

爆笑1:

来了一19岁出头的小伙子,把电脑放桌上,说道:“师傅来帮我看看电脑,电脑老是自动关机”,我接上电源通好电测试用的是360硬件大师。没过多久哎·果然自动关机了。一摸CPU风扇,好烫,拆开风扇,看CPU上涂得白色的硅胶,我用纸一擦,粘的到处都是,我就口里说了下口头禅:“哎呀我去”,那客户在一头偷笑,他说了一句话让我气疯了。他说:“师傅,我家牙膏是不是不好”,感情你在CPU上涂牙膏啊,我气疯了。

 

爆笑2:

一天中午我们瞌睡的要死,迷迷糊糊的,听见电话响,一同事接的电话,电话那头说开不了机。同事一个劲的指挥让客户自己先把内存插拔下,没俩下功夫好了。然后客户又说,我电脑灰很多,有什么办法清理吗。?同事笑着说:“放河里去洗下”(当时是开玩笑的语气说的),结果第二天,客户拿电脑来:“师傅你帮我看看这电脑,昨天被我洗了下,就有糊味了”,我就想起了昨天同事指挥的那个客户,我问是不是昨天你打了电话。他还理直气壮的回答说:“我是按照你们给的方法操作的。”

 

爆笑3:

前天老板接到某家电商场电话说道:“老板我电脑开不了啦,你赶紧派人来看看,挂完电话,老板二话不说派我去了。你猜怎么滴,我一去看,显示器没开,按了下显示开关搞定。

 

爆笑4:

昨天做系统,问客户有资料要保存吗?客户说没有,我在装的时候,又问了一次:“桌面上,C盘,我的文档,收藏夹,有吗?”客户确定说没有,于是我装了,等进桌面的时候,客户说:“这不是我的电脑,我的电脑是有美女的, 你这电脑只有蓝天,不是我的电脑!”

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。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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