从现在开始每天进步一点点

博主现在大四在校学生,出来实习也就1个多星期,一直感觉自己的知识面太窄了,遇到很多的工作或项目中的问题都不能很快的解决,所以从现在开始,我要将自己所学所感全部写出来,不仅是为了自己回顾和反省,我觉得也是对自己所学所感的的一个记录,如果有和博主一样的"小白菜",并且一直坚持在开发的路上的,那就一起来进步吧。

因为公司最近繁杂的事情太多,时间总是乱掉,再加上之前学习的一些心得啊什么的也没有做什么比较详细的总结,所以现在真是后悔不已,每次遇到之前学过的,但是又忘记的东西,就只能自己去找demo或者百度找半天,我觉得这样太浪费时间了,而且自己的知识点也没有记在脑子里,所以有一样正在起步的学习者,我建议还是要将自己学的东西记在笔记本上或者写在博客里,这样不仅自己对这个知识点有了一个总结,而且就算忘了找起来看demo也方便啊,是吧。。。(-。-)

之前也看过很多博客大牛的文章,比如任玉刚,小巫等等,觉得他们之所以从"小白菜"变成大牛,就是因为他们将知识点落到实处了,并且以此为突破口不断的剖析,所以我觉得这就是初级工程师与资深的区别吧

所以从现在开始,只要有空闲的时间,我就将之前学的一些知识点总结起来,我相信滴水可以穿石,努力总会有收获的!

也希望付出努力的人都有所收获!

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
### 关于PTA每天进步一点点题目解题思路 在PTA平台上,“每天进步一点点”的题目通常涉及计算每日增长的比例或者通过复利公式来模拟长期的进步效果。这类问题的核心在于理解指数增长的概念并将其应用到实际场景中。 #### 数学模型 此类问题一般可以用以下公式表示: \[ \text{最终值} = \text{初始值} \times (1 + r)^t \] 其中: - \( r \) 是每日增长率; - \( t \) 表示时间(数或其他单)[^5]。 如果目标是求达到某个特定值所需的数,则可以通过对数运算反向推导: \[ t = \frac{\log(\text{目标值}/\text{初始值})}{\log(1+r)} \] #### 输入与输出分析 假设输入为三个参数:初始值 (\( v_0 \))、每日增长率 (\( r \)) 目标值 (\( v_t \)),则程序的主要逻辑如下: 1. **读取输入数据** 使用标准输入方法获取上述三个变量的数值。 2. **验证条件** 确保 \( r > 0 \),并且 \( v_t > v_0 \)[^6]。 3. **迭代或解析计算** 可以采用两种方式之一完成计算: - 迭代法:逐日累加直到超过目标值为止。 - 解析法:利用对数函数直接得出所需数。 以下是基于C语言实现的一个简单例子: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { double initial_value, target_value, rate; scanf("%lf %lf %lf", &initial_value, &target_value, &rate); if(rate <= 0 || target_value <= initial_value){ printf("Invalid input\n"); return 1; } int days = ceil(log(target_value / initial_value) / log(1 + rate)); printf("Days required: %d\n", days); return 0; } ``` 此代码片段实现了基本功能,并考虑到了边界情况处理[^7]。 ### 注意事项 当设计解决方案时需要注意浮点精度误差可能带来的影响,在某些极端情况下可能导致结果偏差过大。因此建议适当调整判断阈值或将所有操作转换成更高精度的数据类型来进行更精确的结果判定[^8]。
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