业务技能 or 技术技能:Recommended Reading (Business, Engineering)

本文推荐了几本有助于业务和工程技术提升的好书,并强调阅读原版书籍的重要性。同时引用了LVS开发者章文嵩博士的观点,强调理解底层原理对于编写高效代码的重要性。

1、不谈话题中how to。推荐几本好书。
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原文链接
http://blogs.mysql.com/kaj/2008/10/20/recommended-reading-business-engineering/

个人观点,尽量看原版。翻译本身就回炉一次,味道着实不同。偶见一本时下超级流行,众多大腕作评谈架构的书籍,看后不敢多言。

马桶上赶紧搬来Google和牛津大辞典,得知web和website不是一回事。同样一本风靡谈架构的,除了中间基本跑题,头尾比较靠谱外,总体还是不错的。

2、LVS开发者章文嵩博士说的一句话非常好。
"CPU第一步在做什么? 高效的代码,需要从底层去理解并提升性能。"
同样对待高效开发、架构等方面车东、黄冬等人总结的精辟之极。



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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