学习小结

来到渡课教育学习快有一个月了,我是听朋友介绍的,他也是在渡课教育学的JAVA开发,现在各个方面都可以,所以我也就来学了,来之前我也没有对着方面有比较深入的了解,只是知道这是学习网络方面有关的网页编程。学习前段HTML的前两个星期,还感觉挺容易接受的,但是到了这个星期学习JAVA部分的时候,一开始就把我干蒙蔽了,也有我自己的原因,想着刚刚开始应该不会有多难,哪知道上第一节课就有点听不懂,也可能跟我没有提前预习一下有关,一下子接受不来,后来老师说要提前预习,我也预习了,还是有点听不懂理解不了,请教同学也还是有点蒙,我旁边坐的同学读学的比较好,我就有点迷茫不知道该怎么办,有点找不到学习方法,后来老师也是看出来我们班有些人吧,跟我应该是一样的这种情况,就组织了一次讨论会吧,叫比我们先来学习的学长来给我们传授一下学习的经验,学习的方法,听了之后还是很有作用的,比如说有个学长说一开始学习JAVA,听不懂不要怕你课后要去自己多练习,这个问题老师一开始也说过,但是我那时候听不懂就是无从下手的感觉,就有点自我放弃的念头产生,有可能就像老师说的现在我们才刚刚开始学习还有学习热度在,所以我还挣扎了一下,再加上这个周六老师让学长过来分享了一下自己的学习过程和经验,我现在又有点信心了!
有学长说不理解不要紧先把程序里的框架背下来,再慢慢在自己脑子里也要建立起一个框架,这是一个把人的思维逐渐转化成,去适应机器的思维。还有要把老师上课讲的内容消化,课后就要多敲代码,先跟着敲,在自己凭自己的理解、记忆去把这个代码写出来,如果不理解或者写不出来,要先自己去想办法解决这个问题,而不是一有问题就去问同学老师,去看之前写的代码,实在想不出来再去请教同学或者老师,一直到自己能独立的敲出这段代码,还要不断的重复敲前面的代码加深记忆、理解。不只是敲这些基础的代码,在理解之后还要多找找题目来自己敲出来,这样才能把学到的知识运用起来,现在是我们打基础的阶段,没有什么捷径可以走,只有不断的去敲代码,不断的去练习,不断的去加深理解记忆。来这里学习也是为了自己以后能找个好工作,也交了这么多的学费,最起码要对得起自己花的这6个月的时间。就像我们班严琨铭说的为了以后符合那些公司的要求,胜任以后的工作,不让同事排挤,看不起!打好基础,多敲代码,多培养自己独立解决问题的能力!

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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