1、Mac编程入门:从基础到实践

Mac编程入门:从基础到实践

1. Mac编程的魅力与起点

苹果的产品如iPad、iPhone、iPod和iMac等构建了一个庞大且不断扩展的世界。Mac和iPhone OS平台拥有众多热情的用户,他们喜爱外观精美、运行符合预期且无硬件兼容性问题、无需复杂驱动安装和界面操作的软硬件。

Mac平台的软件开发社区独具特色,很多可用的Mac和iPhone软件由独立开发者或小型公司编写,社区氛围友好,新成员受到欢迎和尊重。而且,Mac系统免费提供软件开发工具,甚至可从苹果官网免费下载最新版本。不过,编程学习曲线较陡,很多人被建议先学C语言。但我们将直接投身于创建具有典型Mac应用特征的程序,边实践边学习编程原理。

2. 目标读者

本书适合没有计算机科学学位,但有使用Mac经验的人,比如Mac应用的高级用户,或者至少能区分菜单和窗口的人。尤其适合编程经验较少或没有编程经验的人。如果你热衷于研究哈希表的复杂性或分析复杂算法,或者更喜欢先学理论再实践,可能不太适合这本书。在学习过程中,你将掌握基本编程技能,并能将其应用到实际项目中,最终具备独立开发Mac应用的能力。

3. 学习内容

我们将学习Objective - C编程语言,它并不像想象中那么难,而且不需要一次性学完所有内容。学习计算机编程语言比学外语容易,因为计算机的词汇和语法相对有限。为了便于理解编程原理,我们会使用一种“伪语言”,它其实就是更规范的英语,与Objective - C很相似。掌握代码项目的基本结构和语法后,理解代码就不难了。

同时,我们会学习苹果的Cocoa框架,并使用Xcode和Interface Builder等开发工具来开发Ma

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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