而立之年的困惑

09年春节到现在,已过半个多月了,到新的公司上班也有一周了,感觉还是有点不太适应。
主要是因为开发环境复杂,管理混,工作效率比较低下,没有什么决策权。看来呆在小公司也有小公司的好处。
今天是情人节,一个人在家,真不知道做些什么,看看程序,都快睡着了。觉得对未来感到有点茫然,找不到前进的方向。
09年先给自己定下个目标吧,不然到时又是虚度光阴。
1。适应新公司的工作环境,争取得到经理的同意,升级现有拥肿的系统,以提高工作效率,并不断加深自己的技术能力。
2。有空多看看管理方面的书,多与人交流,提高自己的管理和交际能力。
3。在四月一号之前,把一个购物网站搞定。
4。下半年有空,升级一下自己的WAP网框架(加入annotaion),并找个人合作推广。

09年主要任务,就是提高自己的技术管理能力。为自己加油吧!呵呵。
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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