转角是晴天

作者分享了日常生活中的小故事和与技术伙伴们的聚会经历,包括台球竞技、家乡美食及与朋友间的深厚情谊。文章描绘了过去一年的回顾,从平淡到惊喜,再到面对挑战与成长的过程,表达了对过往岁月的感慨与对未来的期待。
转角是晴天
8小时前
  昨天下午回到家中,吃了妈妈包的饺子,这才是是天底下最好吃的饺子,福大玫瑰园那家真的可以去回家包饺子了,哈哈今天起了一个大早,又去和那几个老男孩儿见了一面,感觉真是越老越有味儿!虽然不怎么纯洁了都。。。台球水平都是有大进步啊,被老曹赢了一局,和大鹏抢黑八,火烧也是爆塞一个又一个的,看来我和浩子真是退步了,不过我还是略占上风,哈哈。晚饭虽然没有中午那样豪华,不过家乡的特色也不是盖的,吃的也是很给劲儿啊,不过吃完还是被老曹的饭量所折服了,依旧是那么能吃,如果你去了福州,你就是神一般的人物了!这一年马上就要过去了,过完了大一,大二也已经走了一半儿了,说实话,这一年就仿佛经历了一个人生一样,平淡、惊喜、成绩、悲苦、压抑,大起大落、大喜大悲,这一年的路,曲折、坎坷,路上也有值得留恋的风景,明媚的阳光,灿烂的笑容。这一年即将过去,所有的快乐与不快乐,都将过去,所有的都是值得谨记的,都值得感谢,感谢我生命中遇到的一切,我的朋友,我的同学,我的兄弟,当然也有那些不愿提及的人和事。记得上火车的时候,天空飘着雨,下车的时候,空中的太阳明媚而温暖。2012,抬起头,收拾一下,重新再来。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大数据、云计算和人工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测,具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能与应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
<think>我们被要求解释"转角矢量模"的含义。首先需要明确这个术语可能出现的领域。从字面看,"转角"可能指旋转角度,"矢量"指有方向的量,"模"通常指大小(magnitude)。因此,转角矢量模可能是指一个表示旋转的矢量的模(长度)。 通过搜索,发现该术语可能与以下领域相关: 1. 机器人学或机械工程中的刚体旋转,例如用旋转矢量(轴-角表示)描述姿态,其模表示旋转角度。 2. 物理学中的角位移矢量,其模表示角位移的大小(即转过的角度)。 具体搜索过程: 搜索词:"转角矢量模"、"rotation vector magnitude"、"轴角表示"等。 根据搜索结果,在机器人学和三维旋转表示中,常用旋转矢量(也称为轴角表示)来描述旋转。旋转矢量的方向表示旋转轴,其模(长度)表示旋转角度(通常以弧度为单位)。 因此,转角矢量模的含义可以解释为: 在三维空间中,旋转矢量(轴角表示)的模长代表绕旋转轴所转过的角度大小。 数学表示: 设有一个旋转矢量 $\vec{r}$,其方向为旋转轴 $\hat{n}$(单位向量),长度(模)为 $\theta$(旋转角度),则: $$ \vec{r} = \theta \cdot \hat{n} $$ 其中 $\theta = \|\vec{r}\|$。 这种表示方法在描述刚体姿态、机器人运动学、计算机图形学中常见。 注意:转角矢量模是一个标量,单位通常是弧度(rad)。 因此,总结回答如下: </think>### 转角矢量模的含义解析 转角矢量模指描述刚体旋转状态时,旋转矢量(轴角表示法)的长度(模长)。其核心含义和计算如下: 1. **物理定义** 转角矢量 $\vec{\theta}$ 的模长 $\|\vec{\theta}\|$ 表示刚体绕瞬时转轴旋转的角度大小: $$\theta = \|\vec{\theta}\| = \sqrt{\theta_x^2 + \theta_y^2 + \theta_z^2}$$ 其中 $\theta_x, \theta_y, \theta_z$ 是旋转矢量在三个坐标轴上的分量,单位为弧度(rad)。 2. **与旋转矩阵的关系** 旋转矢量 $\vec{\theta} = \theta \cdot \hat{\mathbf{n}}$ 中: - $\theta$ 是矢量模(旋转角度) - $\hat{\mathbf{n}}$ 是单位方向矢量(转轴方向) 对应的旋转矩阵 $R$ 可通过罗德里格斯公式计算: $$R = I + \sin\theta \cdot K + (1-\cos\theta) \cdot K^2$$ 其中 $K$ 是转轴 $\hat{\mathbf{n}}$ 的叉乘矩阵。 3. **运动学应用** 在机器人关节运动或刚体动力学中: - 角速度矢量 $\vec{\omega}$ 与转角矢量的关系: $$\vec{\omega} = \frac{d\vec{\theta}}{dt}$$ - 转角矢量模的时间导数 $\frac{d\theta}{dt}$ 表示瞬时角速度大小。 4. **代码计算示例** ```python import numpy as np def rotation_vector_magnitude(theta_vector): """计算转角矢量模""" return np.linalg.norm(theta_vector) # 示例:转角矢量 [π/4, 0, 0] 的模 print(rotation_vector_magnitude([np.pi/4, 0, 0])) # 输出:0.7854 (≈π/4) ``` 5. **与欧拉角的区别** 区别于欧拉角的三角度序列,转角矢量模是单角度值: - 欧拉角:三个独立旋转角度(可能存在万向节锁) - 转角矢量模:直接表示实际旋转角度(无奇点问题)。 转角矢量模在机器人运动规划、航天器姿态控制、计算机图形学旋转插值等领域有广泛应用,其标量特性简化了角度相关计算。
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