为什么没写Feedsky话题广告

本文作者分享了参与Feedsky话题广告的经历与看法,批评了其验证方式,并表达了对特定公益广告形式的反感,同时拒绝推广不看好产品。

Feedsky客服发来一封信:

你好
看到你已经接受了话题广告,但并没有提交审核
想问一下发生了什么情况
谢谢

Feedsky团队敬上

在这里一并答复。

首先需要验证,验证的形式居然只能是包涵在日志中的一堆乱码,浪费了blogger的资源,浪费了reader的时间。其实他们可以用更好的方式去验证,这样做是明显的“作恶”行为。

话题广告有很多的条条框框,而且要求加上他们的链接。这样做很好,至少订阅feeds时可以迅速认出并跳过。

我的blog定价是¥100.00元,话题广告是救助小王越爱心签名活动和MSNNext互助互爱。在我订阅的blog中已经有不下数十人写了,公益事业当然是人越多越好。问题在于参与的形式,我很反感。上次不是有一个MSN签名活动,就是“我要帮助***”吗,很多朋友都加上了,我的是MSN7.5,反正不明就里。据说,这个活动并不支持大中华地区。(估计是白忙活了……)

那个MSNNext我使用了一下,感觉应该不会有前途,相反会给MSN好友带来困扰,所以放弃了。不做恶——给我多少钱都不做。

等你们广告变的又多又有趣时,我再写吧。

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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,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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