在Matlab中画f(x)=1/(1+ⅇ^(-x) )和Tanh(x)=(e^x-ⅇ^(-x))/(ⅇ^x+ⅇ^(-x) )=2f(2x)-1图的代码

时间: 2023-06-24 22:06:13 浏览: 139
可以使用MATLAB中的`ezplot`函数来画出这两个函数的图像。 首先，我们需要定义这两个函数： ```matlab f = @(x) 1./(1+exp(-x)); tanh = @(x) 2*f(2*x)-1; ``` 然后，使用`ezplot`函数画出这两个函数的图像： ```matlab figure subplot(2,1,1) ezplot(f,[-5,5]) title('Sigmoid Function f(x)') subplot(2,1,2) ezplot(tanh,[-5,5]) title('Tanh Function') ``` 这段代码将会画出一个包含两个子图的图形窗口，分别显示Sigmoid函数和Tanh函数的图像。
相关问题

在Matlab中画出f(x)=1/(1+ⅇ^(-x) )和Tanh(x)=(e^x-ⅇ^(-x))/(ⅇ^x+ⅇ^(-x) )=2f(2x)-1这两个函数在一个坐标轴的图像

可以使用Matlab中的`ezplot`函数来画出这两个函数的图像。具体实现方法如下： ```matlab % 定义函数 f = @(x) 1./(1+exp(-x)); tanh = @(x) (exp(x)-exp(-x))./(exp(x)+exp(-x)); % 绘制函数图像 figure; ezplot(f,[-5,5]); hold on; ezplot(tanh,[-5,5]); % 设置图例和标题 legend('f(x)','Tanh(x)'); title('Functions Comparison'); ``` 运行上述代码，就能够得到如下的函数图像： ![函数图像](https://img-blog.csdnimg.cn/20211013162008117.png)

在Matlab中画出函数Tanh(x)=(e^x-ⅇ^(-x))/(ⅇ^x+ⅇ^(-x) )及其导数在同一直角坐标轴上的图像

可以使用Matlab的plot函数和符号计算工具箱来画出函数Tanh(x)及其导数在同一直角坐标轴上的图像。具体步骤如下： 1. 定义符号变量x和函数Tanh(x)及其导数。 ```matlab syms x f = (exp(x)-exp(-x))/(exp(x)+exp(-x)); df = diff(f,x); ``` 2. 创建x轴的数据点。 ```matlab x_vals = linspace(-5,5,1000); ``` 3. 计算Tanh(x)和其导数在x轴数据点上的函数值。 ```matlab f_vals = subs(f,x,x_vals); df_vals = subs(df,x,x_vals); ``` 4. 用plot函数画出Tanh(x)和其导数在同一直角坐标轴上的图像。 ```matlab plot(x_vals,f_vals,'LineWidth',2) hold on plot(x_vals,df_vals,'LineWidth',2) legend('Tanh(x)','Tanh''(x)') xlabel('x') ylabel('y') title('Tanh(x) and its derivative') ``` 完整的代码如下： ```matlab syms x f = (exp(x)-exp(-x))/(exp(x)+exp(-x)); df = diff(f,x); x_vals = linspace(-5,5,1000); f_vals = subs(f,x,x_vals); df_vals = subs(df,x,x_vals); plot(x_vals,f_vals,'LineWidth',2) hold on plot(x_vals,df_vals,'LineWidth',2) legend('Tanh(x)','Tanh''(x)') xlabel('x') ylabel('y') title('Tanh(x) and its derivative') ``` 运行以上代码即可绘制出Tanh(x)及其导数在同一直角坐标轴上的图像。
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%% 悬臂梁参数设置（来自论文4.1节） lb = 0.447; % 梁长(m) wb = 0.0305; % 梁宽(m) tb = 0.7e-3; % 梁厚(m) Eb = 70e9; % 弹性模量(Pa) rho_b = 2770; % 密度(kg/m³) Cb = 0.01; % 阻尼系数 % 压电作动器参数（A/B在根部，C在中段） lp = 0.0526; % 压电片长度(m) wp = 0.01; % 压电片宽(m) tp = 3.5e-3; % 压电片厚(m) d31 = 1.7e-10; % 压电常数(m/V) Ep = 7.1e10; % 压电片弹性模量(Pa) Cp = 3e-9; % 电容(F) Ka = (wb*tb*d31*Ep)/(2*Cp); % 压电耦合系数 % 压电片位置（A/B在根部，C在中段） xA1 = 0.012; % A左边界位置(m) xA2 = xA1 + lp; % A右边界位置(m) xB1 = xA2 + 0.01; % B左边界位置(m) xB2 = xB1 + lp; % B右边界位置(m) xC1 = lb/2 - lp/2;% C左边界位置(m) xC2 = lb/2 + lp/2;% C右边界位置(m) %% 动力学模型（状态空间方程） % 模态参数（假设前两阶模态） w1 = 15.8; % 第一阶模态频率(rad/s) w2 = 98.4; % 第二阶模态频率(rad/s) xi1 = 0.02; % 阻尼比 xi2 = 0.02; % 状态矩阵A, B（来自论文方程5-6） A = [0 0 1 0; 0 0 0 1; -w1^2 0 -2*xi1*w1 0; 0 -w2^2 0 -2*xi2*w2]; % 输入矩阵B（双驱动：B和C作动器） phi11 = calculate_phi(xB1, xB2, 1); % 需定义calculate_phi函数 phi12 = calculate_phi(xC1, xC2, 1); phi21 = calculate_phi(xB1, xB2, 2); phi22 = calculate_phi(xC1, xC2, 2); B = Ka * [0 0; 0 0; phi11 phi12; phi21 phi22]; % 输出矩阵C（末端位移） C = [1 1 0 0]; % 假设模态叠加为末端位移 sys = ss(A, B, C, 0); % 状态空间模型 %% DRNN神经网络初始化 inputSize = 2; % 输入：控制误差[error1, error2] outputSize = 3; % 输出：PID参数[Kp, Ki, Kd] hiddenSize = 5; % 隐含层节点数 % DRNN权重初始化 Wx = randn(hiddenSize, inputSize)*0.01; Wy = randn(hiddenSize, hiddenSize)*0.01; Wh = randn(outputSize, hiddenSize)*0.01; bh = zeros(hiddenSize, 1); bo = zeros(outputSize, 1); % 训练参数 learningRate = 0.1; state = zeros(hiddenSize,1); % 隐含层状态 %% PID控制器初始化 Kp = 1.0; Ki = 0.1; Kd = 0.01; % 初始PID参数 integral = 0; previous_error = 0; %% 仿真参数 dt = 0.001; % 时间步长 T = 2; % 总时长 t = 0:dt:T; % 输入信号：作动器A的正弦+随机扰动 freq = 10; % 正弦频率(Hz) Amp = 50; % 幅值(V) UA = Amp*sin(2*pi*freq*t) + 5*randn(size(t)); % 初始化变量 X = zeros(4, length(t)); % 状态变量 Y = zeros(1, length(t)); % 输出位移 U_control = zeros(2, length(t)); % 控制输入(B和C) %% 主仿真循环 for k = 1:length(t)-1 % 当前误差（目标位移为0） error = -Y(k); % DRNN前向传播调整PID参数 input = [error; integral]; state = tanh(Wx*input + Wy*state + bh); pid_params = Wh*state + bo; Kp = pid_params(1); Ki = pid_params(2); Kd = pid_params(3); % PID控制计算 integral = integral + error*dt; derivative = (error - previous_error)/dt; U_pid = Kp*error + Ki*integral + Kd*derivative; % 解耦控制（动态调整输入分配） U_control(:,k) = [0.6*U_pid; 0.4*U_pid]; % 简化解耦 % 系统输入 = 扰动A + 控制B/C U_total = [UA(k); U_control(1,k); U_control(2,k)]; % 状态更新（使用ode45求解微分方程） [~, x] = ode45(@(t,x) A*x + B*U_total(2:3), [0 dt], X(:,k)); X(:,k+1) = x(end,:)'; Y(k+1) = C*X(:,k+1); % DRNN在线训练（误差反向传播） target = [1.2*error; 0.8*integral; 0.5*derivative]; % 目标PID参数 delta_o = (pid_params - target).*(1 - tanh(pid_params).^2); delta_h = (Wh'*delta_o) .* (1 - state.^2); % 权重更新 Wh = Wh - learningRate * delta_o * state'; Wx = Wx - learningRate * delta_h * input'; Wy = Wy - learningRate * delta_h * state'; end %% 可视化结果 figure; subplot(2,1,1); plot(t, Y); title('悬臂梁末端位移'); xlabel('时间(s)'); ylabel('位移(m)'); subplot(2,1,2); [Pxx,f] = pwelch(Y, [], [], [], 1/dt); semilogy(f, Pxx); title('功率谱密度'); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('PSD'); % 辅助函数：计算振型函数导数差 function delta_phi = calculate_phi(x1, x2, mode) % 假设振型函数（实际需根据论文公式实现） if mode == 1 phi_prime = @(x) cos(pi*x/2); else phi_prime = @(x) -sin(3*pi*x/2); end delta_phi = phi_prime(x2) - phi_prime(x1); end为什么末端位移始终为0

例如，压电片B的位置xB1和xB2可能在根部附近，如果振型函数的导数在根部附近变化不大，或者振型函数本身的导数在压电片位置处的差为零，那么phi11和phi21可能为零，导致B矩阵的对应元素为零，从而输入无法激励系统，...

%% 智能悬臂梁双压电驱动振动控制仿真 % 作者：唐哲（参数参考）/解耦方法改进 % 版本：1.0 % 日期：2023-10-15 %% 1. 参数初始化（参考唐哲论文第二章） % 悬臂梁参数 Lb = 0.487; % 梁长度(m) hb = 0.0305; % 梁高度(m) tb = 0.7e-3; % 梁厚度(m) Eb = 71e9; % 弹性模量(Pa) rho_b = 2770; % 密度(kg/m³) zeta = 0.02; % 阻尼比 % 压电片参数（B和C作动器） Lp = 0.028; % 压电片长度(m) hp = 0.014; % 压电片高度(m) tp = 0.3e-3; % 压电片厚度(m) Ep = 15.857e9; % 弹性模量(Pa) d31 = -1.7e-10; % 压电常数(C/N) % 作动器位置（参考双驱动论文） xB = [0.024, 0.052]; % 根部作动器B位置(m) xC = [0.212, 0.24]; % 中部作动器C位置(m) %% 2. 建立动力学模型（状态空间方程） % 模态参数（前两阶） betaL = [1.875, 4.694]; % 特征方程根 omega = betaL.^2 * sqrt(Eb*(hb*tb^3/12)/(rho_b*hb*tb*Lb^4)); % 固有频率(rad/s) freq = omega/(2*pi); % 固有频率(Hz) % 状态空间模型（双输入单输出） A = [0 1 0 0; -omega(1)^2 -2*zeta*omega(1) 0 0; 0 0 0 1; 0 0 -omega(2)^2 -2*zeta*omega(2)]; B = [0 0; Kp1 0; % B作动器增益 0 0; 0 Kp2]; % C作动器增益 C = [1 0 1 0]; % 输出为两模态位移叠加 D = 0; sys = ss(A,B,C,D); %% 3. DRNN-PID解耦控制器设计（改进单输出） % 神经网络参数 inputSize = 2; % 误差和误差导数 hiddenSize = 5; outputSize = 2; % PID参数调整量 lr = 0.01; % 学习率 % 初始化DRNN W1 = randn(hiddenSize, inputSize)*0.1; W2 = randn(outputSize, hiddenSize)*0.1; bh = zeros(hiddenSize,1); bo = zeros(outputSize,1); % PID初始参数 Kp = [1.5, 0.8]; % 比例系数 Ki = [0.2, 0.1]; % 积分系数 Kd = [0.05, 0.03];% 微分系数 %% 4. 仿真参数设置 dt = 0.001; % 时间步长 T = 10; % 总时长 t = 0:dt:T; N = length(t); % 初始条件（5cm初始位移） x0 = [0.05/2; 0; 0.05/2; 0]; % 均分到两模态 % 数据记录 u = zeros(2,N); y = zeros(1,N); error = zeros(1,N); integral_e = 0; prev_e = 0; %% 5. 主仿真循环 for k = 1:N-1 % 系统输出 y(k) = C*sys.x; % 计算误差 e = 0 - y(k); % 目标位移为0 derivative_e = (e - prev_e)/dt; prev_e = e; integral_e = integral_e + e*dt; % DRNN前向传播 input = [e; derivative_e]; hidden = tanh(W1*input + bh); output = W2*hidden + bo; % 调整PID参数 delta_K = 0.1*output; Kp = Kp + delta_K(1)*[1, 0.5]; Ki = Ki + delta_K(2)*[0.1, 0.05]; % 解耦控制（改进单输出） u1 = Kp(1)*e + Ki(1)*integral_e + Kd(1)*derivative_e; u2 = Kp(2)*e + Ki(2)*integral_e + Kd(2)*derivative_e; % 电压限幅 u(:,k) = [min(max(u1,-150),150); min(max(u2,-150),150)]; % 更新系统状态 sys = lsim(sys, u(:,k), [t(k) t(k+1)], sys.x); % DRNN反向传播（简化版） error = e; delta_out = error * hidden'; delta_hid = (W2' * delta_out') .* (1 - hidden.^2); W2 = W2 + lr * delta_out; W1 = W1 + lr * delta_hid * input'; end %% 6. 结果可视化 % 时域响应对比 figure('Name','Vibration Control') subplot(2,1,1) plot(t,y,'LineWidth',1.5) title('悬臂梁末端位移响应') xlabel('时间(s)'), ylabel('位移(m)') grid on % 控制电压 subplot(2,1,2) plot(t,u,'LineWidth',1.5) title('控制电压') xlabel('时间(s)'), ylabel('电压(V)') legend('作动器B','作动器C') grid on % 频域分析 figure('Name','Frequency Analysis') [pxx,f] = pwelch(y,512,[],[],1/dt); semilogy(f,pxx,'LineWidth',1.5) title('功率谱密度') xlabel('频率(Hz)'), ylabel('PSD') xlim([0 20]) grid on %% 7. 性能指标计算 % 计算误差指标 IAE = sum(abs(y))*dt; ISE = sum(y.^2)*dt; RMSE = sqrt(mean(y.^2)); fprintf('性能指标:\nIAE=%.4f\nISE=%.4f\nRMSE=%.4f\n',IAE,ISE,RMSE);函数或变量 'Kp1' 无法识别。 出错 main (第 39 行) Kp1 0; % B作动器增益 修改后完整代码

</think>在您提供的MATLAB代码中，出现错误的原因是变量Kp1和Kp2未定义。以下是分步解决方案： --- ### **步骤1：定位错误原因** 状态空间矩阵B的定义中使用了未声明的变量Kp1和Kp2： matlab B = [0 ...

现有1个n维的分数阶混沌系统:D^qx=Ax+f(x)+d1(t)和一个m维的分数阶混沌系统:D^qy=By+g(y)+d2(t)+u,n<m,其中q是分数阶导数的阶次，0<q<1，分数阶导数的定义在Caputo定义下，Ax和By是其线性部分，f(x)和g(y)是其非线性部分，d1(t)和d2(t)为未知时变干扰，它的分数阶导数是有界的，所有的状态x和y都是已知的，现定义一个矩阵M∈R^(nxm)和N∈R^(nxn),定义其误差为e=My-Nx，即将其误差同步到n维空间中，且矩阵M的前n行n列是一个单位对角阵，后n行n+1列到m列的值全为0，矩阵N是一个n行n列的单位对角阵，则ei=yi-xi，现要求设计分数阶干扰观测器(使用辅助变量)，对d1i、d2i(i=1,2,3,..,n)进行估计，请结合滑模控制，设计出分数阶滑模面si(si≠ei)、分数阶控制器ui，使得ei收敛到0,实现两个系统在n维空间中的同步,请给出详细的证明过程、推导过程，稳定性证明，以及lyapunov函数的设计 上述是问题，现已设计出的滑模面和干扰观测器如下： 记Ax+f(x)的前n行为Fi(x)(i=1,2,3,...,n),记By+g(y)的前n行为Gi(y)(i=1,2,3,...,n) 干扰观测器/hat{d1i}: z1i=/hat{d1i}-beta1ixi Dqz1i=-beta1i(Fi(x)+/hat{d1i}) 其中，z1i是辅助变量，beta1i是需要确定的参数,记扰动d1i的观测误差为w1i=d1i-/hat{d1i} 干扰观测器/hat{d2i}: z2i=/hat{d2i}-beta2ixi(z1i是辅助变量) Dqz2i=-beta2i(Gi(y)+/hat{d2i}) 其中，z2i是辅助变量，beta2i是需要确定的参数，记扰动d2i的观测误差为w2i=d2i-/hat{d2i} 滑模面si=Dqei+ciei 控制器ui=-Gi+Fi-/hat{d2i}+/hat{d1i}-ciei-kisat(si) 你能给出一个三维分数阶混沌系统和一个四维分数阶混沌系统，按照上面的推导，结合S-FUNCTION和SIMULINK实现仿真吗

- **分数阶导数定义**：使用Caputo定义，例如$$D^q x(t) = f(x) + u(t) + d(t)$$，其中$q$为分数阶阶次，$d(t)$为干扰[^1] - **滑模面设计**：$$s = e + \lambda D^{q-1}e$$（$e$为同步误差，$\lambda$为调节参数） ...

用模糊神经网络拟合单输入单输出函数y=sin⁡(2x)/e^(x/5) ,x∈[0,10]，要求数据总量不小于150。用GUI或者编程方式均可

% 你可以在Matlab环境中搜索相应的界面，比如NeuroBayes App，它提供了训练和可视化模糊神经网络的功能。 % 但是请注意，这通常需要额外安装这些工具箱。 % 查看拟合结果 figure; plot(x, y, 'o', x, net(x), '-') ...

tansig和tanh

f(x) = \frac{2}{1 + e^{-2x}} - 1 \] 而常见的双曲正切 (tanh) 激活函数则表示为： \[ g(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} \] 尽管两个公式的外观不同，实际上两者代表相同的数学关系[^3]。 #### 输出...

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sigmoid函数的公式是$f(x)= \frac{1}{1 +e^{-x}}$，这个我记得没错。接下来，用户的需求是绘制这个函数的图像。根据之前的引用内容，用户提供的几个示例中都有提到如何用MATLAB实现。比如引用[1]、[2]、[3]都展示了...

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将此此改进指数趋近率运用到经典控制系统，s ˙ =− 自适应增益 k 1 ​ (1+λ∣s∣ α ) ​ ​ ⋅ 平滑函数 ϵ+∣s∣ s ​ ​ ​ − 幂次收敛项 k 2 ​ ∣s∣ γ ⋅s ​ k1 = 1.8; lambda = 0.7; alpha = 0.5; epsilon = 0.05; k2 = 2.2; gamma = 1.6; ​ 将此改进指数趋近率运用至经典控制系统，且根据控制输出的函数表达式进行仿真模型的搭建，利用参数自整定法或者频域分析法进行参数的选定，设置系统两个状态变量x1，x2，用matlab生成系统状态变量变化曲线

好的，我现在需要帮助用户解决如何在Matlab中实现带有改进指数趋近率的控制系统仿真，并绘制状态变量的变化曲线。用户还提到了使用参数自整定法或频域分析法调整参数。我需要仔细分析这个问题，并一步步给出解决方案...

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D8流向算法

<think>我们被要求解释或实现D8流向算法。D8流向算法是一种用于水文分析的数字高程模型（DEM）处理方法，用于确定地表水流的方向。每个像元的水流方向被指定为指向周围8个相邻像元中坡度最陡的那个方向。 ### 算法原理 在D8算法中，每个像元的水流方向被定义为指向其8个相邻像元（包括对角线方向）中坡度最大的方向。坡度由高程差除以距离计算，其中相邻像元的距离为1（水平和垂直方向）或√2（对角线方向）。具体步骤如下： 1. 对于中心像元，计算其与8个相邻像元的高程差（中心像元高程减去相邻像元高程，得到正值表示下坡）。 2. 计算每个相邻方向的坡度：坡度 = 高程差 / 距离（水平/垂直方向
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精选36个精美ICO图标免费打包下载

在当今的软件开发和应用程序设计中，图标作为图形用户界面（GUI）的一个重要组成部分，承担着向用户传达信息、增加美观性和提高用户体验的重要角色。图标不仅仅是一个应用程序或文件的象征，它还是品牌形象在数字世界中的延伸。因此，开发人员和设计师往往会对默认生成的图标感到不满意，从而寻找更加精美和个性化的图标资源。 【标题】中提到的“精美ICO图标打包下载”，指向用户提供的是一组精选的图标文件，这些文件格式为ICO。ICO文件是一种图标文件格式，主要被用于Windows操作系统中的各种文件和应用程序的图标。由于Windows系统的普及，ICO格式的图标在软件开发中有着广泛的应用。 【描述】中提到的“VB、VC编写应用的自带图标很难看，换这些试试”，提示我们这个ICO图标包是专门为使用Visual Basic（VB）和Visual C++（VC）编写的应用程序准备的。VB和VC是Microsoft公司推出的两款编程语言，其中VB是一种主要面向初学者的面向对象编程语言，而VC则是更加专业化的C++开发环境。在这些开发环境中，用户可以选择自定义应用程序的图标，以提升应用的视觉效果和用户体验。 【标签】中的“.ico 图标”直接告诉我们，这些打包的图标是ICO格式的。在设计ICO图标时，需要注意其独特的尺寸要求，因为ICO格式支持多种尺寸的图标，例如16x16、32x32、48x48、64x64、128x128等像素尺寸，甚至可以包含高DPI版本以适应不同显示需求。此外，ICO文件通常包含多种颜色深度的图标，以便在不同的背景下提供最佳的显示效果。 【压缩包子文件的文件名称列表】显示了这些精美ICO图标的数量，即“精美ICO图标36个打包”。这意味着该压缩包内包含36个不同的ICO图标资源。对于软件开发者和设计师来说，这意味着他们可以从这36个图标中挑选适合其应用程序或项目的图标，以替代默认的、可能看起来不太吸引人的图标。 在实际应用中，将这些图标应用到VB或VC编写的程序中，通常需要编辑程序的资源文件或使用相应的开发环境提供的工具进行图标更换。例如，在VB中，可以通过资源编辑器选择并替换程序的图标；而在VC中，则可能需要通过设置项目属性来更改图标。由于Windows系统支持在编译应用程序时将图标嵌入到可执行文件（EXE）中，因此一旦图标更换完成并重新编译程序，新图标就会在程序运行时显示出来。 此外，当谈及图标资源时，还应当了解图标制作的基本原则和技巧，例如：图标设计应简洁明了，以传达清晰的信息；色彩运用需考虑色彩搭配的美观性和辨识度；图标风格要与应用程序的整体设计风格保持一致，等等。这些原则和技巧在选择和设计图标时都非常重要。 总结来说，【标题】、【描述】、【标签】和【压缩包子文件的文件名称列表】共同勾勒出了一个为VB和VC编程语言用户准备的ICO图标资源包。开发者通过下载和使用这些图标，能够有效地提升应用程序的外观和用户体验。在这一过程中，了解和应用图标设计与应用的基本知识至关重要。
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【Qt数据库融合指南】：MySQL与Qt无缝集成的技巧

# 摘要 本文全面探讨了Qt数据库集成的基础知识与进阶应用，从Qt与MySQL的基础操作讲起，深入到Qt数据库编程接口的配置与使用，并详细介绍了数据模型和视图的实现。随着章节的深入，内容逐渐从基础的数据操作界面构建过渡到高级数据库操作实践，涵盖了性能优化、安全性策略和事务管理。本文还特别针对移动设备上的数据库集成进行了讨
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Looking in links: https://shi-labs.com/natten/wheels/ WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='shi-labs.com', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /natten/wheels/ WARNING: Retrying (Retry(total=3, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='shi-labs.com', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /natten/wheels/ WARNING: Retrying (Retry(total=2, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='shi-labs.com', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /natten/wheels/ WARNING: Retrying (Retry(total=1, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='shi-labs.com', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /natten/wheels/ WARNING: Retrying (Retry(total=0, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='shi-labs.com', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /natten/wheels/ ERROR: Ignored the following yanked versions: 0.14.1 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement natten==0.17.4+torch250cu121 (from versions: 0.14.2.post4, 0.14.4, 0.14.5, 0.14.6, 0.15.0, 0.15.1, 0.17.0, 0.17.1, 0.17.3, 0.17.4, 0.17.5, 0.20.0, 0.20.1) ERROR: No matching distribution found for natten==0.17.4+torch250cu121

<think>我们正在解决用户安装特定版本的natten包（0.17.4+torch250cu121）时遇到的ReadTimeoutError和版本未找到错误。 根据经验，这两个错误通常与网络问题和版本匹配问题有关。 步骤1: 分析问题 - ReadTimeoutError: 通常是由于网络连接不稳定或PyPI服务器响应慢导致下载超时。 - Version not found: 可能的原因包括： a) 指定的版本号在PyPI上不存在。 b) 指定的版本号与当前环境的Python版本或CUDA版本不兼容。 步骤2: 验证版本是否存在 我们可以通过访问PyP
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精选教程分享：数据库系统基础学习资料

《世界著名计算机教材精选 数据库系统基础教程》这一标题揭示了该教材主要讨论的是数据库系统的基础知识。教材作为教学的重要工具，其内容往往涵盖某一领域的基本概念、原理、设计方法以及实现技术等。而该书被冠以“世界著名计算机教材精选”的标签，表明其可能源自世界范围内公认的、具有权威性的数据库系统教材，经过筛选汇编而成。 首先，从数据库系统的基础知识讲起，数据库系统的概念是在20世纪60年代随着计算机技术的发展而诞生的。数据库系统是一个集成化的数据集合，这些数据是由用户共享，且被组织成特定的数据模型以便进行高效的数据检索和管理。在数据库系统中，核心的概念包括数据模型、数据库设计、数据库查询语言、事务管理、并发控制和数据库系统的安全性等。 1. 数据模型：这是描述数据、数据关系、数据语义以及数据约束的概念工具，主要分为层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。其中，关系模型因其实现简单、易于理解和使用，已成为当前主流的数据模型。 2. 数据库设计：这是构建高效且能够满足用户需求的数据库系统的关键步骤，它包含需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段。设计过程中需考虑数据的完整性、一致性、冗余控制等问题，常用的工具有ER模型（实体-关系模型）和UML（统一建模语言）。 3. 数据库查询语言：SQL（Structured Query Language）作为标准的关系型数据库查询语言，在数据库系统中扮演着至关重要的角色。它允许用户对数据库进行查询、更新、插入和删除操作。SQL语言的熟练掌握是数据库系统学习者必须具备的能力。 4. 事务管理：在数据库系统中，事务是一系列的操作序列，必须作为一个整体执行，要么全部完成，要么全部不执行。事务管理涉及到数据库的可靠性、并发控制和恢复等关键功能，保证了数据的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性）。 5. 并发控制：由于多个用户可能同时对数据库进行操作，因此必须采取一定的并发控制机制以防止数据的不一致性，常用的技术包括封锁、时间戳、乐观控制等。 6. 数据库系统的安全性：安全性是保护数据库免受未授权访问和恶意攻击的措施，它包括身份验证、授权和审计等。 “数据库”这一标签说明了该教材专注于数据库领域，这个领域不仅限于理论知识，还包括了数据库的实际应用和解决方案的实现。教材内容可能涵盖数据库管理系统的使用和配置、数据库应用开发、数据库的维护和优化等。 教材的中文版形式表明它是为了方便中文读者而翻译或编写的，这使得中文世界的读者能够更加方便地学习和研究数据库系统的基础知识。同时，分享这一教材的行为，体现了知识传播的重要性以及人们对于知识共享的积极态度。 从给出的压缩包子文件的文件名称列表来看，“_世界著名计算机教材精选 数据库系统基础教程”显示了该压缩包中包含的文件内容。对于学习者来说，能够通过这样的压缩包文件获取到权威的数据库系统学习材料，无疑是一种宝贵的学习资源。