透明是一切设计的最高目标

本文深入探讨了透明设计原则,从操作系统到图形界面,解释了如何通过简化接口设计来提升用户体验,实现无缝操作体验。文章强调了透明层在设计中的重要性,以及如何在不同技术领域如前端、后端、移动开发等应用透明设计以达到人性化的交互效果。

透明是设计的最高目标。

比如:

多用户操作系统,每个用户都认为自己独立拥有这台电脑。

NFS网络文件系统,你察觉不到网络的存在,像操作本机文件一样操作网络文件。

分布式文件系统,你感觉不到文件存在多个主机上。

IM即时通讯软件,抽象出在线和不在线的概念,你完全不用懂网络。

UNIX一切皆文件,透明。

。。。


什么叫做透明,就是对外接口上和不需要新的逻辑,和传统的被广泛理解的接口一致。模块化还不够,只是封装了逻辑的内部实现,并不是接口级别的屏蔽。

所以提供优秀的透明层,是设计的最高目标。


广泛一点说。

图形界面,窗口,触摸。人性化UI设计,也是透明的体现,对外接口设计的和人对世界的接口一致。

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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