最近的读书计划

本文分享了一位程序员从迷茫到决定重新整理知识、记录成长历程的心路历程。作者希望通过持续的学习和总结,逐步提升自己的技术水平。

很久没有有计划的去读书做笔记了,可能有些书是原来看过的,但是没有笔记,看了过了一段时间又忘记了,自从看完博客园一位码兄的文章后,收获彼多,笔记真的很重要,可是从小学到大学,自己都不怎么记笔记,所以算不上一个好学生,步后社会后,特别是年龄大了后,不得不去看笔记,来复习原来的知识点,不可能一本书一本书的去找,这时候,笔记就显示格外重要了,希望我还不晚。坚持看完,并做好笔记。别人花5年能做完的事,做好的事,我争取用10年完成,再不行用20年也行。工作几年感觉自己还是个菜鸟,有点内玖,有过迷茫,有过失落,虽没有到而立之年,但是也快了,希望重拾自己多年前的梦想。希望得到园内高手的指导。为所有迷茫过的程序员一条光明的前程。

 
 
 
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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