node处理静态模板无法自动引入问题

本文介绍了一种使用Node.js监控并自动更新静态页面的方法,通过对依赖文件的统计和监控,确保当任何组件改变时,最终的import-example.html文件都能自动更新。

本文是在参考张鑫旭大神的文章所写,对其进行了一些优化,在原文中只对入口文件 import/import-example.html做了监控,当footer.html发生改变时,最终文件并不会发生变化,此时需要对import/import-example.html进行保存操作,才会重新生成新的最终文件,我所做的优化是在读取入口文件时,对其依赖的所有文件做了统计,监控每一个依赖文件,发生改变时,都会改变最终文件

一、文件目录

  • img 是项目依赖的静态资源文件
  • import文件夹里面是模板文件
    • import/css.html css文件
    • import/footer.html 顾名思义,公共的footer组件
    • import/header.html 公共的header组件
    • import/import-example.html 相当于入口文件,各个组件的引入是在这个文件里面,通过link ref="import"的方式引入
  • import-example.html(经过执行node import生成的文件),经过替换后生成的最终文件
  • import.js node的执行文件

二、使用方法

直接执行node import,然后就会生成import-example.html,这个就是我们需要的静态页面,当修改该页面依赖的import/内的文件后,import-example.html文件也会自动改变

三、git地址

四、参考链接

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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