83、ADO.NET 断开连接层:强类型数据集与 LINQ 应用

ADO.NET 断开连接层:强类型数据集与 LINQ 应用

1. 自动生成代码的探索

当运行应用程序时,会惊喜地发现网格已被 Inventory 表的记录填满。实际上,这并非魔法,而是集成开发环境(IDE)为我们生成了大量代码,并配置了网格控件来使用这些代码。下面来深入探究这些自动生成的代码。

1.1 生成的 app.config 文件

在解决方案资源管理器中查看项目,会发现项目包含一个 app.config 文件,其中有一个 <connectionStrings> 元素,其名称有些特别:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<configuration>
  <configSections>
  </configSections>
  <connectionStrings>
    <add name="DataGridViewDataDesigner.Properties.Settings.AutoLotConnectionString"
      connectionString=
      "Data Source=(local)\SQLEXPRESS;
      Initial Catalog=AutoLot;Integrated Security=True"
      providerName="System.Data.SqlClient" />
  </con
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B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,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求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法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神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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