为什么没有Rails Inc?

作者认为Rails框架的最佳发展方式是从实践中提炼而非刻意创造,并且表达了对当前Rails生态系统中咨询和培训服务市场的看法。
IDC预测 开源软件的市场将会在2011年达到60亿美元上下的规模。毫无疑问,风险投资商很渴望加入这场赌。
这也是让我写这篇文章的原因。显然这不是因为风险投资商不愿意注入资金。我已经和数家公司有过好几次关于投巨资建立Rails Inc这样的谈话,但是,我就是不敢兴趣。
很多原因让我现在对风险自己没有兴趣,但是让我说两个关于Rails特别的原因。
首先,Rails不是我的正式工作。我也不想让它成为我的正式工作。以我所见,最好的框架是提炼出来,而非想像出来的。提炼的最好的办法就是真正动手去做。
如果你的全职工作只是提炼部分,那将是非常的困难,因为你需要自己构思例子,或者通过短暂密集的咨询经历来作为素材。对于有些人来说,这样是可以的,但是我本人发现我最好的想法和API都是从在一个实际的项目上工作相当一段时间后得来的。
其次,Rails相关的生态系统的的增长已经略显疲态。市场上有太多的公司在提供Rails的资讯和训练。我相信这种恶性增长的部分原因是因为没有一个公认的佼佼者来统治这个市场。
我相信一个由大批核心Rails委员会成员组成的Rails公司,在资讯和训练这个市场上,将会有一个无法匹敌的优势 – 轻松的就会从别的小公司那里榨取到最有利润的业务。在开源社区里,这种例子实在是多的数不过来了。
看到更多的公司在一个平等的平台上竞争是让我更加满意的事情。
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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