Roller初体验

本文档详细介绍了如何在本地环境中部署RollerWeblogger 3.1版本的BLOG网站,包括所需软硬件配置、数据库设置及具体步骤。

  近期想学习一下BLOG网站的开发思想,本打算参考JAVAEYE,后来到开源网站搜索了一下发现已有不少开源的关于

BLOG的项目,看过相关的介绍后觉得Roller Weblogger 的评介还不错,立即到http://cwiki.apache.org/confluence/display/ROLLER/Roller+Downloads下载了最新的版本3.1试用.

首先必要条件:操作系统(本人XP)+jdk1.4以上(本人jdk1.5)+web服务器(本人是Tomcat 5.5.23)+数据库(本人是Mysql 5.0)

其次就是创建数据库:创建名为Roller的数据库创建用户名:scott,密码:tiger。((数据库名,用户名,密码可自取)

create database roller;

grant all on roller.* to scott@'%' identified by 'tiger';

grant all on roller.* to scott@'localhost' identified by 'tiger';

第三:找到apache-roller-3.1\webapp\roller\WEB-INF\dbscripts\mysql目录下的createdb.sql文件并在数据库中执行。

第四:布署应用程序。

      1.进入apache-tomcat-5.5.23\conf\Catalina\localhost目录新建一个应用配置文件roller.xml以映射应用程序,打开文件写入

   注:代码写在这后不能正确排版所以放在附件中以便能正确使用。

  2.由于ROLLER采用的字符集为UTF-8,所以要修改一下Tomcat的配置文件,打开
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

                
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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