开发随笔(20120430)

打破沙锅问到底

最近从一个同事这里受教了,发现了一个问题,会很不停地去搞明白为什么如此,应该怎么去做等等。

这也是一个知易行难的道理,比较空闲的时候这么去做当然没什么问题,问题是比较忙,事情多的时候,还能坚持,这个就是“打破砂锅”指数比较高的情况,我们就是需要这种高指数。


开阔眼界

这一点其实也是打游戏时候遇到的,玩游戏真是很棒的一件事情,它可以在几十分钟内完成一个周期(而不像项目一样要几年这样),在这样的浓缩实践周期里面可以学习很多东西。

我们需要真正的谦逊,那种礼貌性的可有可无,而真正的谦逊需要真实的知道自己还差很远。

而这,就需要有开阔的眼界,需要去遇更好的player,不停地发出“我靠,还可以这样做的”,“还可以这样设计的”,“还可以这样思考的”。。。

开阔眼界,才能带来更大的动力,更明确的方向。


神技:分而治之

知易行难,真正用好还是需要很多思考和实践的。

把分而治之用好了,就可以更快的处理自己原来处理不了的事情.


Nice Music&Environment&High

在一个无人打扰的环境里工作的重要性要比想想象的更大,这样的情况下编程完全是一种享受,尤其是能够放最棒的音乐的时候(现在我发现相当喜欢的音乐都是在youtube上的),唯一的感觉就是:It's super cool! I love programming, I love gamedev!

而你应该把自己放到这样的状态中去,或许简洁优雅的代码是不会帮助项目的,但是写出这样的代码却让你无比享受,那么你应该这样做。

因为这才是你真正想做的。

而且这样你就更high,你会处于一个更强大的状态,更快的做出更好的设计,写出更加高效稳定的代码。

如同禅修程序员中所表达的,此时此刻,把手放在键盘上,敲击优雅的代码,才是真正的享受,建造一个超级棒的程序和游戏本身既是一个超级cool的过程。

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。
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