[34期] 失之桑榆,收之东隅

作者分享了在兄弟连学习Linux三周的经历与感悟,对老师的耐心教导表示感谢,并提到尽管测试成绩不如预期,但收获颇丰。
兄弟连三周了,今天刚刚结束了linux的课程,感觉时间过的好快,每天的生活都很充实,总有种时间不够的感觉,也悔恨曾经浪费了那么多的时间,如果大学的时候努力一点,如果以前少玩一会,如果.....。可是生活中没有这么多如果,来到了这里让我找到了许久前那种学习感觉,感谢兄弟连提供给我这样的机会。
李明老师你真的很温柔,嘿嘿!!!是真的。每当同学们问你问题的时候,你总是很有耐心的解答(无论是简单的,还是复杂的),每当下课的时候的,总有学员们围绕着你问问题,可能连出去休息和上厕所的时间都没。在linux领域你已经是大牛了,能不厌其烦的做到这些,我们都很~~~~~~~! 您懂得,嘿嘿
沫沫老师,相当帅的(据说兄弟连最帅的老师是李文凯老师,)哎呀不要多想,纯粹八卦一下。记得上次教室网络出现问题,你整整弄了一下午,很郁闷有木有。因为总用我机子测IP,还给我奖励了一个新的水晶头。泪奔!!!!
还有我们的张总,非常严厉,嗓音洪亮,说话让人很提神,老有魅力了,我们上的职业素质课。让我们明白怎样做人,怎样做一个合格的职业人,受益匪浅。还有生活给我们帮助的刘迎春老师张真老师。。。。
本来以为自己在这几周linux课程的学习中还是相当不错的,但是测试成绩下来不是很理想,心里难免会有些失落。同学们给面子让我当个组长,没起到带头作用,惭愧的很纳。不过能在这里认识到你们真的很开心(小牛牛,团长,健健,超营,礼军,健超....)。以后共勉励共进步。不能在梦里走了许多路,醒来还是在床头。

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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