区块初探ETH

下载 geth(注意查看磁盘空间)

https://geth.ethereum.org/downloads/

解压tar

新建json文件(genesis.json)

{

  "config": {

    "chainId": 2,

    "homesteadBlock": 0,

    "eip155Block": 0,

    "eip158Block": 0

  },

  "alloc": {},

  "coinbase": "0x3333333333333333333333333333333333333333",

  "difficulty": "0x400",

  "extraData": "",

  "gasLimit": "0x2fefd8",

  "nonce": "0x0000000000000038",

  "mixhash": "0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000",

  "parentHash": "0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000",

  "timestamp": "0x00"

}

 

./geth -datadir "data" init init.json   //初始化创世区块

 

 ./geth -datadir "data" console          //在创建的创世区块上执行交互操作

创建地址

personal.newAccount("pwd")

设置变量接收account

my=eth.accounts[0]

查看余额

eth.getBalance(my)

开始挖矿

miner.start()

结束挖矿

miner.stop()

查看余额

eth.getBalance(my)

再创建几个地址

personal.newAccount("pwd")

用other接收

other = eth.accounts[1]

开始转账

解锁转出账户

personal.unlockAccount(my)

给other转账

eth.sendTransaction({from:my,to:other,value:1000})

查看余额

eth.getBalance(my)

eth.getBalance(other)

转账未到账

再挖矿

miner.start()

miner.stop()

再查看余额

eth.getBalance(my)

eth.getBalance(other)

设置rpc访问(注册需要关闭之前的console)

./geth --datadir data/ --allow-insecure-unlock --rpc --rpcaddr "0.0.0.0" -rpcport "8545" --rpcapi "db,eth,net,web3,miner,personal,admin"  --rpccorsdomain "*" console

待续

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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