只是写几个Hello World

文章探讨了在电脑前无所事事的状态,通过魔兽世界的例子,揭示了现代人在技术环境中的心理状态。文章还以幽默的方式探讨了无聊与游戏之间的关系,提出了技术对人类生活的影响以及对个人精神状态的潜在影响。

白天坐在电脑前面无所事事。

晚上也懒懒的,魔兽世界5 万击杀了,也不怎么想玩游戏。

猪是怎么死的?

是无聊死的。


file://hello1.c

char s[]="\x00\x48\x65\x6C\x6C\x6F\
\x2C\x20\x77\x6F\x72\x6C\x64\x21\x0A";
main(i){putchar(s[i++])&&main(i);}




file://hello2.c

func(){puts("Hello World!\n");exit(1);}
main(v){v=func;*(&v-1)=*&v;}

(只在32 位系统运行)


file://hello3.c

#define __  main
#define ___  putchar
#define _(_) ___(_);
__(Hello, world)
<%
_(0x48) _(0x65) _(0x6C) _(0x6C) _(0x6F) 
_(0x2C) _(0x20) _(0x77) _(0x6F) 
_(0x72) _(0x6C) _(0x64) 
_(0x21) _(0x0A)
_(0x00)
%>
   





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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