Gopher Daily (2020.04.08) ʕ◔ϖ◔ʔ

本篇聚焦Kubernetes与Docker的实战应用,涵盖Kubernetes的出口通信控制、实战课程链接、Docker Compose规范更新及数据库未来趋势探讨。同时提供丰富的资源,包括实战课程、技术文章和社区指南。

•慕课实战课:k8s实战 - https://coding.imooc.com/class/284.html

1.图解git原理的几个关键概念 - https://tonybai.com/2020/04/07/illustrated-tale-of-git-internal-key-concepts/
2.聊聊数据库的未来 - https://mp.weixin.qq.com/s/Ahhaa9cAm248Sh4IHrcy-w
3.docker发布Compose规范 - https://www.docker.com/blog/announcing-the-compose-specification/
4.控制kubernetes的出口通信 - https://monzo.com/blog/controlling-outbound-traffic-from-kubernetes
5.Kubernets贡献者速查表 - https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/guide/contributor-cheatsheet/README.md

•gopherdaily归档:https://github.com/bigwhite/gopherdaily•编辑:Tony Bai (https://tonybai.com)

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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