GAE:Google App Engine搭建GAE:Google App Engine搭建Twitter API Proxy教程API Proxy教程

本文将介绍如何通过Google App Engine搭建基于Python 2.5的BirdNest环境,建好的BirdNest可以在TwitterFox或twhirl中使用。

 

环境准备:Google App Engine

 

先要注册Google App Engine ,注册地址 http://appengine.google.com/ ,然后建立一个application,目前第一次使用需要验证用户手机,输入手机号码就收验证码即可,之后,就可以用yourid.appspot.com来访问你的app应用。

此外,还需要下载安装Google APP Engine的开发环境,注意Python的版本,需要是2.5系列的,不能使用2.6或更高的版本,否则运行会出错。

Google App Engine SDK 下载地址 http://code.google.com/intl/zh-CN/appengine/downloads.html

Python 2.5.4 下载地址 http://www.python.org/download/releases/2.5.4/

关于Google App Engine的详细使用说明请参见这个地址 ,这里我就不再累赘。

 

环境准备:BirdNest

 

下载birdnest要注意是下载分支branches/gae ,别下载主干trunk,否则更新到GAE上也不能用,会报错。可以使用一个SVN工具下载。例如TortoiseSVN 等。将其放到一个目录中,进入目录,编辑app.yaml文件,将第一行的application里的参数修改为自己的应用名。(alswl:我使用Eclipse获取了SVN的内容)

 

发布应用到GAE

 

准备好了上面的一切后,就可以发布这个应用到自己的Appspot上了,执行 appcfg.py update 目录名,中间会要求输入Gmail的用户名和密码,之后就可以使用了。你创建的API地址应该是yourid.appspot.com/api/ 。

 

使用BirdNest

 

在twhirl里的使用方法是,打开账号管理Accounts manager,选择laconi.ca账户类型,输入:[你的twitter帐号名]@yourid.appspot.com,密码为Twitter密码,即可使用。(alswl:我使用的是twhirl,需要安装Adobe AIR环境)

在 twitterfox里的使用方法是,打开 C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\Mozilla\Firefox\Profiles\ 随机信息 .default\extensions\twitternotifier@naan.net\components目录,编辑 nsTwitterFox.js文件,找不到的话直接在Documents and Settings中搜索nsTwitterFox.js文件,编辑该文件的38行,将其修改为 var TWITTER_API_URL = http://yourid.appspot.com/api/ 即可。

 

转载来自:DDD的一亩三分地

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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