LiveValidation 中文参考

LiveValidation是一款轻量级开源JavaScript包,简化客户端验证流程。提供丰富核心验证函数,支持即时反馈,适用于各种JavaScript框架,包括Ruby on Rails。具备良好浏览器兼容性。
LiveValidation 中文参考


LiveValidation是一个很小的开源的javascript程序包,它能让客户端的校验变得简单迅速而且强壮。它有两部分组成。首先,它
给开发人员提供了一套丰富的校验数据的核心函数方法,这些方法能够脱离表单的环境独立运行。第二,它能在用户填写表单时提供即时校验信息,能够让用户一次
将表单填写成功,使填写表单的工作变得简单迅速,减少错误。

你会发现这个程序包里的API命名方法以及参数的名称定义和Ruby on Rails框架体系里的非常相似,这样可以和Ruby on
Rails在客户端进行完美的配合。但如果你从来没有使用过Ruby on Rails也不要担心,因为 LiveValidation
可以使用在你需要的任何地方,简单易学,使用起来充满趣味。


作者提供了两种版本 - 一个是 prototype.js 版本的 (适合Rails上使用), 和一个独立版本(适合在使用其他javascript框架时使用,或者是单独使用它就完全足够的情况)。在所有流行的浏览器中给这这两种版本都做了充分大量的兼容测试。

请浏览本网站提供的 [url=http://www.aqee.net/docs/livevalidation/examples.html]LiveValidation 官方文档中文翻译 >> [/url]
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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