DesignGUI:Balsamiq Mockups

BalsamiqMockups是一款用于快速原型设计的工具,它简单易用,有助于激发创意。通过粗糙线条的设计风格帮助团队成员聚焦核心功能,促进沟通,并在软件开发初期与客户达成共识。

Balsamiq Mockups

It is a good tool to make rapid prototype design.

It is simple and easy to use,and often help you get good ideas.

Try it,and you will like it.

 

 

 

Below is the official introduction:

Create Better Software

Iterate SUPER-fast and get honest feedback

Improve Team Communication

The perfect in-between tool for PMs, Devs and UX

Focus on what matters

Fewer options and rough lines helps everyone focus

Use it with your clients

Use it during your 1st meeting and get on the same page

 

http://balsamiq.com/products/mockups

http://www.mobilefocus.net/?p=44

 

 

完成博客时,给Balsamiq写邮件:

邮箱:free@balsamiq.com
主题:I want to review Mockups on my software blog!

内容:关于Balsamiq Mockups介绍的博客URL

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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