winpe 安装 win7 过程问题综述

本文详细记录了解决新配置的台式电脑在使用WinPE和安装系统时遇到的键盘鼠标识别问题、硬盘识别问题、IDE设置错误导致的无法开机问题以及开机启动慢的问题。通过下载更新驱动、修改BIOS设置、优化系统等方法解决了这些问题。

有个U盘好久没用了里面有个winpe


问题一:

新配置的台式电脑。进入winpe后无法识别键盘鼠标。我的笔记本(k42je)式可以进入的;

可能是驱动不够新吧;

于是到老毛桃的网站下了个了新的。往U盘写比以前的winpe快乐很多,操作简单;


问题二:

进入winpe后无法认识主机的硬盘;

进入bios讲SATA设置成IDE;


问题三:

装完系统后发现IDE忘记改回ACHI。

直接改回来后无法开机;

回滚,将就用着IDE吧。会牺牲点系能。

完了就是装驱动,装常用软件了。


问题四:

开机启动慢。各种优化。各种不给力。比4年前的笔记本还慢。硬盘也扫了,么问题。系统和笔记本也是一样的。究竟是什么原因呢?

你知道的话请告诉我。此刻还在纠结中,新电脑啊!




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。
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