PAT-1002-乙

本文介绍了一个简单的Python程序,该程序接收用户输入的一个整数,并输出该整数各位数字之和及对应的汉字表示。通过循环遍历每一位数字并进行求和,然后将总和拆分成各个数字位,并使用字典来实现数字到汉字的转换。
if __name__=='__main__':
    #输入一个整数
    num=int(input())
    total=0
    #输出每个数字的位数
    while (num!=0):
        total=total+num%10
        num=num/10
    print(total)

    #列表用于记录数字中的每一位
    ans=[]
    while total!=0:
       ans.insert(0,int(total%10))
       print(ans)
       total=int(total/10)

    #  print(total)
    #   print(ans)
    dic={}
    dic[0]="ling"
    dic[1]="yi"
    dic[2]="er"
    dic[3]="san"
    dic[4]="si"
    dic[5]="wu"
    dic[6]="liu"
    dic[7]="qi"
    dic[8]="ba"
    dic[9]="jiu"
    for i in range(len(ans)):
        if (i<len(ans)-1):
            print(dic[ans[i]],end=" ")
        elif(i==len(ans)-1):
            print(dic[ans[i]],end="")
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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