装饰器高级版

#Author:donghuiya
#decorator高级版

user,passwd='alex','abc123'#定义多个变量的写法
def auth(auth_type):
    print("auth_type",auth_type)
    def out_wrapper(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            #print("wrapper func args:",*args,**kwargs)
            if auth_type=='local':
               username=input('username:').strip()
               password=input('passwpord:').strip()
               if user==username and passwd==password:
                   ref=func(*args,**kwargs)
                   print("\033[32;1mUser has passed authentication\033[0m")
                   return ref #返回wrapper的返回结果,不然集丢失了home函数的return数据
               else :
                   exit('\033[31;1mInvaild username or password\033[0m')
            elif auth_type=='ldap':
               print("ldap。。。。。。。。。。。")
              
        return wrapper
    return out_wrapper
def index():
    print("welcome to index page")
    

@auth(auth_type='local')
def home(age,hobby):
    print("welcome to home page")
    return 'from home'
@auth(auth_type='ldap')
def bbp():
    print("welcome to bbp page")

#运行
print(home(22,'bhu'))#输出home的返回结果‘from home’
bbp()


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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