[转贴]一位美国强人的简历

博客讲述了林肯的经历,他在1848年寻求国会议员连任失败,1849年谋求土地局长工作遭拒,1854年竞选参议员落选,1856年党内争取副总统提名得票不足,最终在1860年当选美国总统,成为伟大总统之一。
1809.2.12,生日
  
   1818年(9岁),母亲去世。
  
   1831年(22岁),经商失败。
  
   1832年(23岁),竞选州议员落选。
  
   同年 (23岁),工作丢了。想就读法学院,但未获入学资格。
  
   1833年(24岁),向朋友借钱经商。
  
   同年年底(24岁),再次破产。接下来,他花了16年时间才把债还清。
  
   1834年(25岁),再次竞选州议员,这次赢了。
   1835年(26岁),订婚后即将结婚时,未婚妻死了。
  
   1836年(27岁),精神完全崩溃,卧病在床六个月。
  
   1838年(29岁),争取成为州议员的发言人——没有成功。
  
   1840年(31岁),争取成为选举人——落选了。
  
   1843年(34岁),参加国会大选——又落选了。
  
   1846年(37岁),再次参加国会大选——这回当选了。前往华盛顿特区,表现可

圈可点。
  
   1848年(39岁),寻求国会议员连任,失败。
  
   1849年(40岁),想在自己州内担任土地局长的工作,遭到拒绝。
  
   1854年(45岁),竞选美国参议员,落选。
  
   1856年(47岁),在共和党内争取副总统的提名——得票不足100张。
 
   1860年(51岁),当选美国总统。成为美国历史上最伟大的总统之一。

   生下来就一无所有的林肯,终其一生都在面对挫败。他曾经绝望至极,但从没

有放弃人生这场跳高比赛

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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