求助:如何才能使键盘输入与程序中的字符串相等

本文通过两个示例探讨了在程序中如何正确地比较字符串。第一个示例中,使用键盘输入与预设字符串进行比较时返回了false,而第二个直接比较相同预设字符串则返回true。文章分析了这种现象的原因,并提供了确保比较结果为true的方法。

result =
if gets == "123" then true
else false
end
puts result

输入123后
以上代码输出false。为什么
如何才能使键盘输入的字符串和程序中的字符串相等
使得进行比较后得到true



result =
if "123" == "123" then true
else false
end
puts result

而这段代码就可以输出true。
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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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