HEMiDEMi文章產生器 -- Ver. 0.2

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原始碼如下:
require 'rubygems'
require 'mechanize'

class HEMiDEMi
def initialize(username="", password="")
agent = WWW::Mechanize.new{}
f = agent.get("http://www.hemidemi.com/member/signin_form").forms[1]
f["member[username]"], f["member[password]"] = username, password
f.submit
@agent = agent
@base_url = "http://www.hemidemi.com"
@new_path = "/user_bookmark/new"
end

def run(file)
File.open(file) do |f|
f.readlines.each do |frl|
next if frl[0].chr == "#"
title, url, quotes, description, t_s, g_s = frl.split(/\t/)
self.add({
"title" => title,
"url" => url,
"quotes" => quotes,
"description" => description,
"tag_string" => t_s,
"group_string" => g_s
})
end
end
end

def add(qs)
f = @agent.get(@base_url+@new_path).forms[1]
qs.each do |k, v|
puts "Add: #{k} as #{v}"
f["user_bookmark[#{k}]"] = v
end
f.fields.each do |x| puts x.name + " => " + x.value end
f.submit
end

end
puts "請輸入HEMiDEMi使用者帳號跟密碼(用空格分開):"
ud = gets.chomp.split(/ /)
hemidemi = HEMiDEMi.new(ud[0], ud[1])
puts "請輸入檔案位置,不輸入則預設值為當前目錄下的bms.txt:"
path = gets.chomp
path == "" ? hemidemi.run("bms.txt") : hemidemi.run(path)

另外,bms.txt檔案內容是:
# 欄位說明:
# title\turl\tquotes\tdescription\ttag_string\tgroup_string
# 標題
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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