Git初入门&&我的第一个1024程序员节&&和她做回朋友的第一天

博主在程序员节夜晚跑步时,分享了常用的Git命令及其使用心得,并表达了个人情感。

        标题真是叠满了buff了哈哈哈,现在是北京时间2021年10月24日23点43分,距离程序员节结束还有15分钟左右的时间,刚刚从操场跑了2公里回来,今天的速度真的超级快,夜里漆黑无灯的操场上能看到昌平郊区的满天星空,这让我对理想多了一份渴望。

        Git基本命令:

初始化本地仓库

git init

增加文本文件  

 

vim "文件名".txt

linux读写: 

i(写入): 输入“i”即可读写文档

esc :退出写入模式,可以进行诸如复制粘贴等一系列操作

yy: 复制

数字+“p” :粘贴所复制的内容n遍

添加文件入暂存区 

git add filename

提交文件入本地仓库  

git commit -m "提交注释" filename

查看状态 

git status

 查看更改日志

git reflog (简略版本)

git log(详细版本)

新建分支  

git branch 分支名

切换分支 

git checkout 分支名

 

 我很想她。现在是23点57分,马上提交,不然来不及了。

希望一切无悔!

 

 

 

 

 

 

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,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,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)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/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动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优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动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优化策略。
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