人生勵志語錄

人生勵志語錄如下：

* 命運給你一個低的起點，是想讓你用你的一生去奮鬥一個高的終點。

* 眼淚終究流不成海洋，人總得不斷成長。

* 生命力的意義在於拼搏，因為世界本身就是一個競技場。

* 希望那些即使身心再痛也依然期待的人，能夠有溫暖來自夢想的溫度，和那些能讓你微笑的的事物。

* 不論你在什麼時候開始，重要的是開始之後就不要停止；不論你在什麼時候結束，重要的是結束之後就不要悔恨。

* 信心、毅力、勇氣三者具備，則天下沒有做不成的事。

* 只要不讓年輕時美麗的夢想隨歲月飄逝，成功總有一天會出現在你的面前。

* 當你看到一個沒有右手的人，就不會抱怨你右手上的哪個胎記了。

* 告訴自己，凡是不能殺死你的最終都會讓你更強。

* 人生的意義不在於拿一手好牌，而在於打好一手壞牌。

* 天賦是很珍奇的。基於PID算法的溫度控制系統設計（包括代碼）

PID控制器是一種常見的控制器算法，適用於溫度控制等過程控制領域。下面是一個基於PID算法的溫度控制系統設計的示例代碼，供參考：

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 設定參數

Kp = 1.0 # 比例係數

Ki = 0.5 # 積分係數

Kd = 0.1 # 微分係數

T1 = 10 # 積分時間常數

T2 = 5 # 微分時間常數

# 設定溫度感測器採樣周期和系統採樣周期

dt = 0.1 # 時間間隔

T = 1 # 總時間

# 設定初始溫度和目標溫度

T_init = 25 # 初始溫度

T_target = 30 # 目標溫度

T_measured = np.zeros(T) # 測量溫度數組

T_error = np.zeros(T) # 誤差數組

T_integral = np.zeros(T) # 積分誤差數組

T_derivative = np.zeros(T) # 微分誤差數組

# PID控制器計算函式

def pid_control(T_error, T_integral, T_derivative, Kp, Ki, Kd, T1, T2):

P = Kp * T_error # 比例項

D = Kd * T_derivative # 微分項

I = Ki * np.cumsum(T_integral) # 積分項

return P + I + D # 總控制量

# 系統控制函式

def control_system(T_error, dt):

T_output = pid_control(T_error, T_integral, T_derivative, Kp, Ki, Kd, T1, T2) * dt * (T - T_init) + T - T_init # 控制輸出值乘以時間間隔並加上初始溫度值，即對溫度變化施加控制作用

return T_output # 控制輸出值

# 主程式入口函式

def main():

# 採樣時間內的初始狀態設定為穩定狀態

T[0] = T - T_target + T_init + control_system(0, dt) / dt * (T - T_target) # 在設定目標之前施加一段時間內的偏差補償項（主要是為了讓系統的輸入具有一定斜率以便觀察）

for t in range(1, T):

T_error[t] = T_target - T[t] # 計算當前時刻的誤差值（目標溫度與實際溫度之差）

T_integral[t] = T_integral[t-1] + T_error[t] * dt # 對誤差進行積分處理（利用積分器減小誤差）

T_derivative[t] = (T[t] - T[t-1]) / dt # 對當前時刻的誤差進行微分處理（利用微分器減小振盪）

T[t] = T[t-1] + control_system(T_error[t], dt) / dt * (T - T[t-1]) # 控制系統的輸入和輸出值的更新（PID控制器的輸入輸出計算）

plt.plot(np.arange(dt * (t-1), dt * t), np.array([T[i] for i in range(t)])) # 可視化結果（繪製溫度隨時間變化的曲線）

plt.show

以上就是【人生勵志語錄】的相關內容，敬請閱讀。