[转]MarkdownPad中使用中文

MarkdownPad1.3.6.2版本发布,新增实验性IME支持选项,国际用户使用中文时需手动开启此功能。文章提供详细操作步骤并附上官方链接。
来自: http://www.3body.tk/iblog/,转载请注明出处。
MarkdownPad 1.3.6.2 Released
  • Added: Enable IME support (experimental) option in Tools --&gt Options --&gt Editor tab. If you are an international user and are experiencing issues with IME, please try disabling or enabling this feature and observe the results.
  • Modified: IME support disabled by default

从上面官方的release说明中可以看到,在新版的MarkdownPad中要使用中文的话,需要在 Tools --&gt Options --&gt Editor 中将IME support选项手动打开才可以。

试了一下,修改选项后需要重启MarkdownPad才会生效


作者:arest 发表于2013-2-21 10:48:01 原文链接
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Link URL: http://blog.youkuaiyun.com/arest/article/details/8597410

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转载于:http://blog.itpub.net/21394548/viewspace-757053/

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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