9、玩转Facebook:从状态更新到私密交流

玩转Facebook:从状态更新到私密交流

1. 巧用“Facebook语法”更新状态

在Facebook上更新状态就像用手机发短信,追求即时性,无需过多准备和修改。因此,状态更新不必遵循严格的语法、拼写和句子结构。常见的做法包括缩写长单词、使用熟悉的首字母缩写词、用单个字母和数字代替整个单词,以及省略所有标点符号。

例如,如果你要发布关于周五见朋友的消息,不必写 “I’ll see you on Friday”,可以写成 “C U Fri”,甚至可以不使用大写字母,写成 “cu fri”。Facebook用户,尤其是经验丰富的用户,都能理解你的意思。

以下是一些常见的Facebook首字母缩写词:
| 缩写 | 描述 |
| — | — |
| AFAIK | 据我所知 |
| ASAP | 尽快 |
| ASL | 年龄/性别/所在地 |
| B/W | 在……之间 |
| B4 | 在……之前 |
| BC | 因为 |
| BFN | 暂时再见 |
| BR | 祝好 |
| BRB | 马上回来 |
| BTW | 顺便说一下 |
| CU | 再见 |
| Cuz | 因为 |
| FB | Facebook |
| FTF | 面对面 |
| FWIW | 不管怎样 |
| FYI | 供你参考 |
| GM | 早上好 |
| GN | 晚安 |
| HTH | 希望这有帮助 |
| IDK | 我不知道 |
| IM | 即时消息 |

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,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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