收藏版:java常见面试题目精讲视频教程!

本教程针对Java开发者提供面试题精讲,涵盖String、数据结构、集合、设计模式等核心知识点,深入解析Java面试热点,助力求职者提升技能。

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首先给大家爱介绍一下java的就业前景,Java语言是一门很实用的语言,在互联网的应用十分广泛,目前采用JAVA语言开发的网站也越来越多,所以对Java开发人才的需求量也是倍增。从人才需求方面看,软件开发是当下的发展趋势,而我国的软件开发人才极为缺乏,其中java人才缺口最大,对java软件工程师的需求达到全部需求量的60%-70%,如今互联网的趋势是移动端,Java又是安卓开发的基础,所以人才的需求又增加一大波。 简单的给大家介绍了java就业情况之后,今天在这里给大家分享一个java常见面试题目精讲视频教程,需要的朋友可以看看,作为参考! 课程目录介绍: String Stringbuffer Stringbuilder 深度解析 完美回答面试题Int 与Integer的区别 以数据结构挖掘集合面试考点 经典面试题重载与重写 如何回答面试官提问Java的接口与抽象类 面试题重中之重 HashMap实现原理 面试热点设计模式之单例模式 课程地址:https://ke.qq.com/course/214766 http://www.uplooking.com

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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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