2004-07-22

本文记录了一天的程序开发过程,主要围绕IE和COOKIES展开。作者在添加COOKIES内容、调试小程序、添加属性表等方面遇到诸多问题,如参考书籍少、程序调试困难等。还进行了添加水平线、缓冲内容、错误处理例子及出习题等工作,最后结束一章并准备开启新章。
2004-07-22
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09:14早上坐的68路那车打不着火,停了半天。坐下来己快九点了,于是上日志看了看。
09:26链至斗牛士,大致扫了一眼里面 的标题。费了十二分钟。一看表,就强行把IE给关了。
09:46又添加了response最后一条属性,想想先这样放着,今天一定把这一章结束,然后以后有机会再慢慢改。(虽然这种可能性很小)
10:03正在添加COOKIES的内容,还是感觉可用的书太少。想晚上提前一个小时去新街口买书,但又感觉又请假不太好。今天还要安排一下周末去哪里。我想上午把这章写完,争取五六页。下午开新的一章。
10:15发了两个短消息。
10:38添加了属性表。
11:00第四章总共12页半了。这是三天半的成绩。
11:03昨天我总结了一下为什么这周前三天效率这么慢。首先受第三章影响,习题及改稿都在这几天进行;然后第四章的内容不熟;理论性知识太多;可参考书籍太少。解决问题的办法是先写,回头再改。
11:40我把这几本书中的相关内容都给理出来,但仍然不能在自己的程序中添加上COOKIES的文件和值的更改。算了。先往下进行。
14:35被那个玩意的新鲜感给弄得不知所以了,多弄了一个小时。还专门自己小写了一篇文章,那文章有小半屏,也就是花了十几分钟的时间。中午也没有休息。现在的计数器是36次。可能我自己都弄了有三十次。以后尽量每天中午给它一些时间。
14:53终于把那个COOKIES的小程序调试完了,有书就是不一样,这两个电子版的书,是外国的,水平确实是高。
15:10要添加一条水平线,结果又忘了怎么写,于是一堆书里乱翻,还是没找到,心里一阵阵的烦。其实它的结果就是HR,这么简单。
15:25想在COOKIES里添加上,你好你上次访问时间是多少,结果失败了。费了十几分钟时间,我怕再调试下去又得半个小时,就先算了吧。
15:51收到第一条内容相关的留言,计数器己刷新到79了。我准备一个月后再向周围的公布。看来个人网站,虽然效果好,但是管理的难度还是太大。我还是把那个程序给弄好了,接着弄缓冲的,弄完后就出题。
16:01开始添加缓冲的内容。本想在电子档里参考个程序,只是费时间而己。
16:11输入完二十多行的程序,现在在看能否将其再更改一下。
16:23把缓存的例子也添加了,但这个例子最终实践效果不太好,所以没有抓图。现在15页半,想再添加一个错误处理的例子就结束出题。
16:54在出习题,看来今天只能这样了,将这一章结束,然后新的一章放上一段文字。计数到88个了。我自己把它刷到90,在动脑筋想,怎么让更多的人来看。呵,新鲜劲还没过。
17:46添加习题完成,最后是直接从一百例里弄了两个程序放上去。计数到92个了。
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,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等神经网络模型在工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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工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工程技术人员。; 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利用人工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。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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