很久没有篮球比赛了

主要是篮球队总是无法确定有谁能参加比赛,大多数的人总是随心所欲,想来就来,组织了比赛,好像大家兴趣就来了,呼啦啦一堆人,来了总不能不让上吧,可上了,感觉就像是无头苍蝇乱套,打得还挺热乎,其实基本上就是狗屁,彼此之间连球都没有在一起打过,谈得上什么配合?主力队员也好不到哪里去,无非就是个人能力比较突出一些,配合也逐渐的生疏,大伙也都没有了什么打球的动力,平时训练能来的主力也越来越少。
我看,是时候给篮球队瘦身了,好歹每个位置有一个替补,再多两三个自由人,以备队员因工作需要出差或其他原因不能出席之需。整套阵容保持在12~15人,打比赛就靠这些了,其他人就算你身背cu队服,也甭惦记着大比赛时能露脸了,无组织无纪律的人到场上也不会好到哪里去,个人能力再强有什么用,一边打野球去,篮球虽然是大众运动,但既然组成了一支队伍,哪怕是再也与得也好,也得有个组织,有个规矩。
我想,我就是现在和分别了3年的大学校友一块打比赛,配合程度也不会比现在在cu里差。或许,是该把那些大学里经常打球的那帮同学都聚聚了。曾几何时,每周六下午,拒绝了多少次曾经的球友一块打球的机会,来参加cu篮球队的训练。
人人都想当老大,可是在你没有当老大的时候,必须具备当小弟的素质。

[@more@]

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/61982/viewspace-807592/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/61982/viewspace-807592/

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值