向访问我blog的深圳朋友推荐一个程序员

本文推荐一位具有良好职业道德和不错.NET技术水平的开发者。该候选人具备两年工作经验,拥有网站和应用系统开发经验,沟通能力强,并且能够踏实做事。

他今天说要离开上一家公司,俺就看看能不能帮上忙.

暂时不提供简历,我就写下对他的一些简单评价:

  1. 良好的职业道德;
  2. 不错的.net技术水平;
  3. 做事情的态度认真,因为能够坚持收尸到现在;
  4. 缺少一定的灵性,但可以培养;
  5. 有自己的思想和看法,可以培养;
  6. 有网站和应用系统开发经验;
  7. 不错的沟通能力;
  8. 如果给予机会和信任在我看来是个蛮不错的"培养对象";
  9. 两年的从业经验;
  10. 给对合理的方向和引导,可以踏踏实实的做事情;
  11. 会懂得请客吃饭和喝酒(能够加强内部交流)

如果哪位感兴趣的话不妨留下方式,俺提一点要求:

希望您对于您和您所在的公司有信心。

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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