超级搞笑,今天打开我的blog居然和别人的串了

博主今日发现自己的优快云博客页面出现了串页现象,即页面头部和评论正确,但主要内容却显示了其他用户的博文。这一意外不仅带来了惊喜,还让博主发现了另一位专注于LAMP技术的用户。

超级搞笑,今天打开我的blog居然和别人的串了,页面头和评论都是我blog上的,但是数据就变了,看看链接:http://blog.youkuaiyun.com/Haohappy2004,呵呵,csdn当红娘还是月老啊?
界个haohappy2004看来居然是lamp牛,嘿嘿,我本来是要转到lamp上去的,但是目前的prj不允许啊!
切,点的文章分类的链接居然又是http://blog.youkuaiyun.com/zhzuo,哎呀,这叫一个乱啊!不过这测很彻底的转到秋枫blog上去了,点登录就还是我的blog呵呵,要是也等到其他兄弟的blog上去了,那就爽了!:-)

这个直接粘贴进来的内容居然不算内容,非要填入文章内容!

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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