图片左右滚动

本文介绍了一种利用HTML与JavaScript实现的图片滚动展示效果。通过设置不同参数可以调整滚动速度,适用于网站轮播图等多种场景。

<table width=700 border=0 cellpadding=0 cellspacing=0>                                                                 

                                       
 <tr><td>                                                                                                                                        

                                               
  <div id=demo style=overflow:hidden;height:150;width:700;color:#ffffff><table align=left

cellpadding=0 cellspace=0 border=0><tr><td id=demo1 valign=top>
  <table border=0 cellpadding=0 cellspacing=0>
  <tr><td><a href=# target=_blank><img src=免斯基/jihui.jpg width=150 height=120  class=b5

hspace=22></a><br><center><b>说明一</b></center></td>
  <td width=30></td>
  <td><a href=# target=_blank><img src=免斯基/gudu.jpg width=150 height=120  class=b5

hspace=22></a><br><center><b>说明二</b></center></td></td>
  <td width=30></td>
  <td><a href=# target=_blank><img src=免斯基/jihui.jpg width=150 height=120  class=b5

hspace=22></a><br><center><b>说明三</b></center></td>
  <td><a href=# target=_blank><img src=免斯基/gudu.jpg width=150 height=120  class=b5

hspace=22></a><br><center><b>说明四</b></center></td>
  <td width=30></td>
  <td><a href=# target=_blank><img src=免斯基/jihui.jpg width=150 height=120  class=b5

hspace=22></a><br><center><b>说明五</b></center></td>

  </tr>
  </table>
 </td><td id=demo2 valign=top></td></tr></table></div>
  <script>
  var speed=10//速度数值越大速度越慢
  demo2.innerHTML=demo1.innerHTML
  function Marquee(){
  if(demo2.offsetWidth-demo.scrollLeft<=0)
  demo.scrollLeft-=demo1.offsetWidth
  else{
  demo.scrollLeft++
  }
  }
  var MyMar=setInterval(Marquee,speed)
  demo.onmouseover=function() {clearInterval(MyMar)}
  demo.onmouseout=function() {MyMar=setInterval(Marquee,speed)}
  </script>
 </td></tr>                                                                                                                                     

                                                                                     
 </table>

<script>

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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