14、机器人视觉与导航技术全解析

机器人视觉与导航技术全解析

1. 使用TensorFlow识别手写数字

在利用技术进行手写数字识别时,TensorFlow是一个强大的工具。下面将详细介绍如何使用它完成这一任务。

1.1 TensorFlow简介

TensorFlow是一款开源软件,它借助数据流图来执行数值计算。其灵活的架构支持用户在多个平台上进行计算,像一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等都可以。它最初由谷歌大脑团队以及从事机器学习和深度神经网络研究的人员开发,因其通用性,在其他计算领域也得到了广泛应用。以下是一些TensorFlow的学习资源:
- 英文官方网站:http://tensorflow.org/
- 中文社区:http://www.tensorfly.cn/
- 官方GitHub:https://github.com/tensorflow/tensorflow
- 中文版GitHub:https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh

1.2 安装TensorFlow

在Ubuntu 14.04系统上,使用pip安装TensorFlow是较为简便的方式。pip是用于安装和管理Python包的工具,它能让你安装已打包好的TensorFlow以及其所需的依赖项。具体操作步骤如下:
1. 确定Python版本 :在终端输入 $ python ,终端会显示已安装的Python版本。
2. 安装pip命令
- 对于Python

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)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,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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