一无所有才是最美好的年代

[size=large]有时候,周围的环境很喧杂,我会选择逃离。

我是这样一个人-

不想要融入自己不喜欢的环境,

无论如何。


我是这样一个人-

一个人生活了很久,

然而如果生活中突然出现了很多人,

我会不适应了,

只有他们都不在的时候,

我的世界才又重新回归于内心。


其实一直以来,

我过得挺好的,

我自己很清楚,

只是在别人看来,

我太孤单了。

我并不这么想,

单身是我自己的选择,

那么我就会很好的适应这种一个人的生活。


一个人也可以活得很好,不是吗?

只是你们都不了解,

以同情别人的眼光来判断别人,

只是自作多情而已。


其实,我们都应该了解,一无所有,才是最好的年代。

因为我们一无所有,所以才有资本失去所有一切原以为属于自己的或者本来真的属于自己的。

一无所有,并不代表已经只剩下去躯壳了,

至少我们灵魂深处的不安,

一直在躁动的现实中放大,

只是它会在某个特定的时间,

以特定的方式给自己呈现。


我想我是一无所有的,

每个人都应该是一无所有的,

我们现在所想要用力抓紧的,

那些无关紧要的,

只是一些想证明自己活得鲜明的假象。


如果在某个时刻,

有那么一个人,

让你觉得自己其实拥有了整个世界,

那么你就真的拥有了,

不再一无所有了。


因为生命的意义不过如此吧![/size]
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值