clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000*ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1*eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.1*10^6; v_max=0.5*10^6; % v_max=0.7*10^6; v_min=-0.5*10^6; aa=1; % ks=1000000; % lambda1_0=0.9; % lambda2_0=0.01; ts=1; TT=2000; iter=TT/ts; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%参考位移、速度、加速度 xd=zeros(1,iter); dxd=zeros(1,iter); ddxd=zeros(1,iter); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%系统状态：实际位移和速度 x=zeros(2,iter); x_0=[5;0]; e=zeros(2,iter); lambda1=zeros(1,iter); lambda2=zeros(1,iter); mm=zeros(1,iter); xx=zeros(1,iter); ss=zeros(1,iter); %%%hat{s} s=zeros(1,iter); s1=zeros(1,iter); s1_0=0; u=zeros(1,iter); u1=zeros(1,iter); uc=zeros(1,iter); h=zeros(31,iter); dd1=zeros(1,iter); dd=zeros(1,iter); we=zeros(1,iter); time=zeros(1,iter); h_co=zeros(1,iter); %h_co_0=0; h_cv=zeros(1,iter); %h_cv_0=0; h_ca=zeros(1,iter); %h_ca_0=0; h_rbfc=zeros(31,iter); %h_rbfc_0=zeros(31,1); h_kesi0=zeros(1,iter); %h_kesi0_0=0; h_m=zeros(1,iter); %h_m_0=0; h_o=zeros(1,iter); %h_o_0=0; %E=rand(); E=0.8; for k=1:iter time(k)=k*ts; h_co_0=4200;h_cv_0=120;h_ca_0=0.9;h_rbfc_0=zeros(31,1);h_kesi0_0=0;h_m_0=1;h_o_0=0; time_points=0:TT/40:TT; velocity_points=[0, 6, 12, 17, 22, 27, 32, 37, 41, 45,... 48, 51, 54, 57, 60, 62.5, 62.5, 62.5, 62.5, 61.5,... 62.2, 62.4, 62.4, 62.5, 60, 57, 54, 51, 48, 47,... 45, 40, 35, 30, 28, 26, 24, 22, 19, 10, 0]; dxd(k)=interp1(time_points,velocity_points,time(k),'spline'); xd(k)=sum(dxd(1:k)); if k<2 ddxd(k)=0; else ddxd(k)=(dxd(k)-dxd(k-1))/ts; end

这是一段 Matlab 代码，可以看出是在进行仿真计算。其中定义了一些变量和参数，包括神经网络中心、宽度、加权矩阵等，以及参考位移、速度和加速度等。在主循环中，根据参考速度生成实际速度，并计算出加速度和位移。同时，还有一些变量用于记录仿真过程中的状态和结果，如 lambda1、lambda2、mm、xx、s、u 等。

相关问题

clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000*ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1*eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.1*10^6; v_max=0.5*10^6; % v_max=0.7*10^6; v_min=-0.5*10^6; aa=1;

这段代码是一个MATLAB程序的开头部分，主要包括了清空变量、设置初始值、定义一些常数等内容。具体来说：

- clc和clear语句用于清空命令窗口和工作空间中的变量。

- m表示系统的总质量，co、cv和ca分别表示系统的热容、容积和压缩系数。

- g表示重力加速度，center1是一个向量，表示神经网络中心的初始值。

- center是一个2行31列的矩阵，表示神经网络中心的初始值。

- width表示神经网络的宽度，rbfc是一个31行1列的向量，表示神经网络加权矩阵的初始值。

- kesi、kesi0、deta0等变量是一些调节参数，用于控制程序的运行效果。

- ro、rv、ra、rm、r2、gama、roo、ww等变量也是一些常数，用于计算系统的物理量。

- z1、z2等变量是一些初始值，用于进行仿真计算。

- v_max和v_min分别表示系统速度的最大值和最小值，aa是一个常数，用于计算系统的加速度。

需要注意的是，这段代码只是程序的开头部分，具体的仿真计算过程可能在后续的代码中实现。

用python面向对象编写代码，登录https://jywg.18.cn/Login?el=1&clear=&returl=%2fTrade%2fBuy

这里是使用 Python 面向对象编写的代码，实现登录 https://jywg.18.cn/Login?el=1&clear=&returl=%2fTrade%2fBuy 功能：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

class Login18cn:
    def __init__(self):
        self.session = requests.session()
        self.login_url = 'https://jywg.18.cn/Login?el=1&clear=&returl=%2fTrade%2fBuy'
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

    def login(self, username, password):
        # 获取登录页面
        response = self.session.get(self.login_url, headers=self.headers)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 提取登录所需的参数
        viewstate = soup.select_one('#__VIEWSTATE')['value']
        eventvalidation = soup.select_one('#__EVENTVALIDATION')['value']

        # 构造登录请求参数
        data = {
            '__VIEWSTATE': viewstate,
            '__EVENTVALIDATION': eventvalidation,
            'ctl00$ContentPlaceHolder1$txtUserName': username,
            'ctl00$ContentPlaceHolder1$txtPassword': password,
            'ctl00$ContentPlaceHolder1$btnLogin': '登录'
        }

        # 发送登录请求
        response = self.session.post(self.login_url, headers=self.headers, data=data)

        # 检查登录是否成功
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        if soup.select_one('#ctl00_Header1_lblUserName') is None:
            print('登录失败')
            return False
        else:
            print('登录成功')
            return True

这个 Login18cn 类包含一个 `login` 方法，接受用户名和密码作为参数，并实现登录 18.cn 的功能。在初始化方法 `__init__` 中，我们创建了一个 requests.session 对象，并设置了登录页面的 URL 和请求头。在 `login` 方法中，我们首先发送一个 GET 请求获取登录页面，并从页面中提取出所需的参数。然后，我们构造一个 POST 请求，将用户名和密码以及之前提取的参数作为请求参数，并发送请求。最后，我们检查登录是否成功。

你可以使用以下代码来测试：

login18cn = Login18cn()
login18cn.login('your_username', 'your_password')

请将 `your_username` 和 `your_password` 替换为你的用户名和密码。