极品笑话

沙漠奇遇记
极品笑话 (此笑话心脏不好者,禁止观看,谢谢!)  

   一天,雅虎,新浪,买卖屉走在大沙漠中,    
    
  走着走着看到一个瓶子,打开瓶塞后飘出来一个人来,     

  那个人说:"我是神仙,我能满足你们每个人三个愿望!"     

  雅虎第一个抢着说:"我第一个愿望是要很多的钱."     

  神仙说:"这个简单,满足你!说说第二个愿望吧."     

  雅虎说:我还要很多的钱!"     

  神仙满足他的愿望后,雅虎又说了他的第三个愿望:"     

  把我弄回家 "     

  神仙说:"没问题."     

  于是雅虎带着很多的钱回了家.     

  神仙又问新浪.     

  新浪说:"我要美女!"     

  神仙给了他美女.     

  新浪又说:我还要美女!"     

  神仙也满足了他,给了他美女..     

  新浪最后说到:"把我送回家."     

  神仙把新浪送回家后问买卖屉要什么.     

  买卖屉说:"先来瓶二锅头吧."     

  神仙给了他.问他第二个愿望是什么.     

  买卖屉说:再来一瓶二锅头!"     

  神仙问他第三个愿望是什么.     

  买卖屉说:"我挺想雅虎和新浪的,你把他们都弄回来吧     

  雅虎和新浪气的不得了,但又无可奈何,三个人只好继续走     

  走着走着又看见一个瓶子,打开塞子后又冒出一个人来,     

  那个人说:"我是刚才那个神仙的徒弟,法力没他高强,     

  所以只能满足你们每个人两个愿望."     

  雅虎和新浪合计合计认为先让买卖屉说比较好,     

  免得一会又被他弄回来.     

  于是买卖屉说:"那就先来瓶二锅头吧."     

  神仙满足了他的愿望.     

  雅虎和新浪催促买卖屉赶快把第二个愿望说出来.     

  买卖屉喝完二锅头后不急不慌地对神仙说:"行了,没事了,你走吧"     

  雅虎和新浪气呼呼的跟着买卖屉继续跋涉,     

  走着走着又看到一个瓶子,打开瓶塞后又飘出一个人来,     

  那个人说:"我是那个神仙的徒弟的徒弟,我只能满足你们每个人一个愿望"     

  雅虎急忙抢着说:"我再也不想见到那个买卖屉了."     

  神仙说:"好的.",然后转头问新浪:“你的呢?“     

  新浪急忙说:"我也不想见到那个买卖屉了."     

  神仙说:"好的.",然后转头问买卖屉:“你的呢?“     

  买卖屉说:“他们说的都不算“     

  于是乎雅虎和新浪咬牙切齿的跟着买卖屉,     

  走着走着又看到一个瓶子,打开瓶塞后又飘出一个人来,     

  那个人说:"我是那个神仙的徒弟的徒弟的徒弟,我只能满足你们三人一个愿望!"     

  雅虎和新浪异口同声的小声说:“买卖屉说的什么都不算“。     

  那个人说:“好的“,于是乎转头问买卖屉:“你想说什么?“     

  买卖屉说:“让他们都回各自的家吧,别跟着我受罪“。
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。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值