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冯志勇,一位编程初学者,计划通过不断学习和实践来提升自己。他的目标是掌握C++等开发语言,并且希望能加入腾讯公司,成为一名软件测试或开发工程师。

你好,请多指教

       大家好,我是冯志勇,初级博客手,请多指教。
       从今天开始,我将在博客上记录我学习编程的过程,分享我的心得与收获。我的目标是掌握C++等开发语言,熟练掌握常见的算法和数据结构,不断练习,培养逻辑思维能力,学会独立分析和解决问题。我会坚持每周花费1/3的时间学习编程,每天学习新知识,白天看相关书籍,晚上敲代码。目前想进入的公司是腾讯,希望可以通过自己的努力,成为一名优秀的软件测试或开发工程师。


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)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,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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