平面设计师之路 优漫动游

博客围绕平面设计师之路展开,介绍入门的六个原则,如实践、独立思考、借鉴学习等,还提到教程应遵循从简单到复杂的原则,最后以问答形式介绍与文件相关的基本内容,为平面设计学习提供指导。

  1、入门  

平面设计师之路  

  首先将几个原则,不管你记得住记不住,这些方式和态度决定了你能够深入到平面设计的哪一步。  

  原则一:实践是掌握真理的唯一途径。这句话是衍生物,因为我觉得原来的那句话实验性质太浓厚了,不足以指导我们进入神殿,  

  原则二:学会自己思考,学会用自己的视线看这个世界。以往,有人“将视线集中于一点,以改变我对事物的一贯看法”,作为一个未来的大师,如果没有自己看世界的方法,那就会跟着别人看世界,那就从大师落于凡尘了,也就是说,你堕落了。为了不堕落,就得用自己的眼观看世界。  

  原则三:学习的过程其实跟偷是没有两样的,平面设计从来不会把两者区分开,应为……这个世界太广袤了,能不能拿到,那是你的本事。在平面设计的世界里,无论资源还是创意,都遵从这一原则。  

  原则四:创意、作品不要轻易删除,说不定几百年后它价值上亿。最近听说《蒙娜丽莎的微笑》那层可见外表下面还有另一幅画,这幅画更升值了。  

  原则五:熟能生巧,多做做会有不一样的感觉。  

  原则六:平面设计与其他能力一样,它会改变你看世界、在其他方面的视野、做事的方法,如果有此感觉,此生修行更丰富了。  

  2、教程原则:从简单到复杂。复杂的东西往往是由简单的东西堆叠出来的,毫无疑问,在做复杂的东西之前,可以把复杂的东西先分解一下,然后决定先做哪一部分,再做哪一部分,这样成为熟练工之后,就离大师不远了。  

  3、今天的教程内容先说说与文件相关的基本内容。这些介绍以问答形式给出,便于有目的的学习和查找。  

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运学求解、正向力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条化方法,形成从运学到力学再到轨迹化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运学求解、正向力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在力学建模中的应用;③实现基于神经网络的力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码手实践,先从运学建模入手,逐步深入力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与化策略。
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