每次阅读都会给您新的启迪(来自胡争辉的推荐)——《程序员羊皮卷》连载(6)...

本书作者凭借12年的IT从业经验,跳出技术图书的传统框架,聚焦IT职业规划领域。书中汇集了作者在中国IT产业发展过程中的宝贵心得,为读者提供独特视角与实用建议。

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虽然从全球化的观点来看,中国的IT产业起步较晚。但是自从上个世纪末的第一次互联网浪潮以来,中国IT产业的跨越式发展的速度令世界侧目,各种IT技术图书也层出不穷,林林总总的IT技术借助图书的翅膀飞速地传播。时值今日,大到各种应用软件的基本操作,小到最新的尖端技术,中国的IT图书市场几乎以全球同步的速度在印刷着。当很多从业人士在执着于用更快的速度传播IT知识时,本书的作者,也是我的挚友——张大志(Leo)先生,凭借其12年的IT从业经验的深厚底蕴,跳出IT技术图书的“红海”,放眼于IT职业规划的“蓝海”,将其伴随着中国IT产业蓬勃发展的12年所积累的宝贵经验,汇聚成本书,虽然在浩如烟海的IT图书中,这本书显得有些“另类”,也许在您如获至宝的购买了一本IT尖端技术图书后,会暂时的遗忘这本书的存在,但是随着您一步一步攀登技术的高峰,攻克越来越多的技术难题,案头不断变换着那些尖端技术图书的时候,您会发现,每次阅读这本书都会带给您新的启迪。

胡争辉

北京众锐普斯信息技术有限公司技术总监http://xoops.org.cn/

北京宇成纪元科技有限公司技术总监

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。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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