网站完工

博主历经3个星期通宵达旦,完成老师给的网站项目。虽未拿到报酬,但对自己做出完善项目感到满意。高兴之余约好友饮酒畅谈,感慨人生有知己。临近毕业,虽专业知识不足,但未觉大学时光虚度。
奋斗至今天,终于把老师给的项目完工,3个星期的通宵达旦的奋斗终于有了一个比较好的结果,虽然现在还没有拿到项目的报酬。但是,自己能做出一个比较完善的项目,也有点心满意足的感觉。靠自己得实力,较强得专业知识,能赚人生第一笔小钱,虽然只是那么几K,但能通过自己的双手完成,也是比较满意的。高兴之际,约了几个好友出去饮酒,畅谈人生,带着几分的醉意,感觉人生得此知己,也是一件幸福得事情。还有一年就毕业了,面临毕业,踏入社会,我们聊了很多也想了很多。虽然我们还没学到很强得专业知识,但从未感觉大学时光虚度,带几分颓废的充实,过得还是比较有意思的。
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)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,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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