工程师姓什么很重要!别再叫我“X工”!!!

在工程师的日常工作中,互相问候通常是关于工作进度和技术问题。然而,某些姓氏在这样的环境中可能会引发一些尴尬。这篇博客列举了十大工程师不想被称呼的姓氏,并邀请读者分享自己的姓氏和专业领域,同时推出了学习交流群,强调了群内交流的规范格式。

来源:智慧汽车供应链(ID:IASC-CN)
编辑:Red K

工程师之间都是这么互相打招呼的——

“高工,你设计图通过了么?”

“李工,代码写完了吗?”

“王工,你真是越来越漂亮了!”

  "张工,你的Bug解决了吗"

“周公,Schedule 该更新了”

“刘工,代码提交了没有”

“杨工,你这个数据分析还没提交啊”

“胡工,测试报告什么时候发邮件出来啊”


很正常对不对。

不过要是你姓下面这些姓,

你的内心一定是崩溃的。

十大不想被叫“X工”的工程师排行榜

#来来来,晒姓了#

请问您贵姓?

前线推出学习交流群一定要备注:研究/工作方向+地点+学校/公司+昵称(如目标检测+上海+上交+卡卡),根据格式备注,可更快被通过且邀请进群扫码加助理微信和进群和大佬们零距离

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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