Python2.7本地发布模块(modules)笔记

本文介绍了一个简单的Python模块从创建到发布的全过程,包括模块文件编写、设置发布配置文件、构建及安装发布文件等步骤。适用于希望了解如何将自己的Python代码打包成模块进行分享或发布的开发者。

1.首先先写一个模块文件

file:  module.py
def funtion():
    ......

2.写另外一个发布文件py文件

file:  setup.py
from distutils.core import setup
setup(
    name         = 'module',
    version      = '1.0.0',
    py_modules   = ['module'],
    author       = '……',
    author_email = '……',
    url          = '……',
    description  = '……',
    )

3.建立一个文件夹modul,并将module.py、setup.py丢进去

4.linux环境下

4.1  cd %MODULE_PATH%

4.2 构建发布文件  python3 setup.py sdist

4.3  将发布文件安装至本地    python3 setup.py install


5.windows环境下

5.1 cd %MODULE_PATH%

5.2 构建发布文件 python.exe setup.py sdist

5.3 将发布文件安装至本地 python.exe setup.py install

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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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