file、ln

file [选项][参数]

[color=blue]功能[/color]
用来探测文件类型

[color=blue]选项[/color]
-b 输出信息不包含文件名
-f<文件> 从文件中读取需要检测的文件列表
-L 探测符号链接指向的源文件

[color=blue]参数[/color]
要探测的文件列表,多个文件使用空格分开

--------------------------------------------------------------
ln [选项][参数]

[color=blue]功能[/color]
创建链接,链接类型分为硬链接和符号链接,默认为硬链接

[color=blue]选项[/color]
-f 强制创建链接,即使目标文件已存在,目标文件将被强制覆盖
-s 创建符号链接
-v 显示指令执行的详细过程

[color=blue]参数[/color]
源文件:如果是符号链接,则源文件可以是文件或目录,如果是硬链接,则源文件只能是文件
目标文件:目标链接文件

[color=blue]说明[/color]
1.互为硬链接的两个文件等同于一个文件,其文件索引节点相同,删除任何一个文件,另一个文件内容不受影响,修改任何一个文件,另一个文件内容也发生变化
2.互为硬链接的两个文件必须在同一硬盘分区
3.符号链接文件中保存的是源文件的存放路径,所以删除原文件后,符号链接文件将失去意义
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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