3、Rust开发实用指南

Rust开发实用指南

1. 谨慎使用难输入的符号

能够使用符号是很棒的,但要注意不要过度使用。曾经有一个项目,所有地方都使用了漂亮的数学符号,代码阅读起来很美观,比如 let θ = π * Δ 是底层数学的自然表达。然而,到了编辑代码时,修改变得非常棘手,因为键盘上大部分符号没有对应的按键。出于这个原因,Rust 限制了在变量和函数名中使用符号。

2. 使用Cargo构建、检查或运行项目

之前已经使用过 Cargo 来运行项目。Cargo 还提供了其他与程序交互的方式:
- 输入 cargo check 可以快速检查项目是否有效。它会检查项目及其依赖项的基本结构错误,通常比完整构建要快得多。
- 使用 cargo build 编译项目,但不运行。
- 输入 cargo clean 可以删除整个目标目录(编译后的代码会放在该目录中)。

Cargo 还提供了一些选项来定制构建设置。

2.1 调试和发布构建

当执行 cargo run cargo build 时,项目会以调试模式构建。这种模式下优化很少,程序运行速度会比正常情况慢很多。不过,这便于调试,Rust 能准确告诉你哪里出了问题,但程序运行可能会很慢。同时,它会发出“调试信息”,调试工具可以利用这些数据将错误与代码行关联起来,这会使编译后的程序变得更大。

可以使用 cargo run --release

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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