纪念一下阅读量过万

博主分享了从写博客记录学习心得,到希望帮助他人避免踩坑的过程,强调了互助与成长的重要性。未来将不定期更新学习笔记和经验,希望通过自己的经历为他人提供帮助。同时表达了对生活的积极态度,期望每一天都有所不同,尝试新鲜事物,活出自我。

4月29日请添加图片描述
5月1日
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一开始只是通过撰写博客将学习的知识点做成笔记,这样一方面能记忆能更深刻一点,也能方便其他人学习。
后来就希望能够把自己踩过的坑和解决办法记录下来,帮助别人入门时减少阻力。毕竟自己一有问题就在优快云搜一搜,解决的问题还是很多的,希望自己也能够帮到别人。
以后学习笔记和踩坑经验不定期更新,得看自己的学业压力了。
期待破十万的记录。

罗翔老师说过:“有很多事情不断地提醒你:你就是一个很渺小的人,离开了他人的帮助,他人的祝福,命运的加持,你什么都不是。若非命运的庇护,一切的梦想和规划都只是烟消云散。”

认识自己,找到自己的热爱,有一群因热爱结识的朋友,有一个只有自己的小世界。相信命运的安排,但是为命运的到来做好一切准备。


从今天开始,让每天过的不一样,让每天变得新鲜,尝试新鲜事物,体验自己的人生。只有见识过美好,才知道这世上还有这么美丽的东西,努力闯荡世界,阅览世间繁华,趁还年轻。


如果低谷是常态,那么让每天的新鲜成为生活的点缀。
如果幸福是常态,那么让每天的幸福都变得独一无二。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计: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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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