DOUPACK(豆瓣包裹) 用户指南(V0.5)

DOUPACK.COM是一款实验性质的作品,提供轻巧简约的界面体验。用户可通过输入豆瓣ID号,浏览并管理相关小组信息。支持组合选择、整体拖动等功能,并可生成链接分享给他人。

先,欢迎大家使用DOUPACK.COM,希望这份指南能帮助大家玩转DOUPACK.

DOUPACK总的来说是一款实验性质的作品,尝试了一些轻巧简约的界面体验,还尝试了整合在一个页面中的网站用户系统会是怎样的一种效果。更好还是不好?大家用用看喽... ...

OK,让我们切入主题->用户指南,相信我,这会是一份简洁而突出重点的指南,你会很快上手的.

1. LOADING,就留给大家颀赏(SKIP:))

2.然后就来到一个有搜索框的界面了,这里大家输入自己的或是感兴趣的人的豆瓣ID号(注意,是ID号不是名号),应该就会有所发现 TRY :)

3.输完ID号后,应该就会有很多小组从四周飞出来这样. 试着单击某一个小组的ICON,拖动一下试试:)

4.这个时候,大家框选空白区域,应该是可以像整理WINDOWS桌面那样进行组合选择的.

5.注意到上部中间的工具栏,点击移动就可以切换到移动状态.

6.移动状态就是点击空白区域时可以做整体拖动.

7.注意到上部工具栏最左侧的按纽,

它可以在浏览和编辑状态切换,当点下"浏览"时,我们再点那些小的ICON,就可以跳到相应的页面.

8.保存按纽的功能很简单,可以生成一个新的LINK,可以把这个地址直接分享给你的朋友们,直接进来就能看噢.

就像这个PACMAN造型一样.

到这里为止呢,DOUPACK最重要,最好玩的地方已经介绍完了,不过还有一些功能没有介绍,像用户系统,评论之类的,就留给大家慢慢挖掘喽:)

HAVE A FUN IN DOUPACK!

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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