16、Solidity进阶:从错误处理到合约管理的全面指南

Solidity进阶:从错误处理到合约管理的全面指南

1. 构建附属计划智能合约

附属计划智能合约旨在奖励为业务引入新客户的人。奖励将以交易中涉及的代币或硬币的一定百分比形式提供。这种逻辑被集成到智能合约中,为系统带来信任和透明度。

准备工作
  • 你需要安装以太坊客户端(如geth、Parity、ganache等)或使用Remix IDE来测试此合约。
  • 该合约继承自上一个配方中创建的可投资彩票合约,建议在继续之前先了解该合约。
  • 示例合约仅用于说明,不能用于实际系统,建议使用SafeMath进行算术运算。
操作步骤
  1. 创建新的附属合约 :继承上一个配方中创建的彩票合约。
pragma solidity^0.4.23;
import "./InvestableDAL.sol";
contract AffiliateDAL is InvestableDAL {
    //...
}
  1. 创建映射 :用于存储每个人通过附属计划赚取的金额。
mapping(address => uint) affiliate;
  1. 创建领取奖励的
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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