奶糖测试

今天终于完成了一个不是很麻烦的项目的编码工作,终于开始测试了。

还是人多力量大,很多小的细节都是在测试中发现的,不过还好,没有大的毛病,比想像的要好的多。

测试的时候是有悬赏的,我买了一些阿尔卑斯的奶糖,呵呵,嘻嘻哈哈的就开始了测试,奶糖测试也是一个不错的办法,不知道是否在软工上有讲过呢?

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下周很是很紧,周一要陪老婆做体检,周二要去交货,周三要去武汉,第一次去,机票是1090贵不贵呢?听说武汉大学的樱花很不错,不知道能不能看到。
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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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