周记 - 10.12

上周由于调休加临时增加任务,空余时间就 KO 了,《图说设计模式》虽看完了,对于看的一知半解的程度,

远远是没有达到目的的,最大的收获是看的刘伟老师的 《史上最全的设计模式》  ,看完了设计模式起源,设计模式

的七大原则,创建型模式,结构型模式部分,最后的行为型模式没看完,对面向接口编程、面向抽象编程有了进一步的了解,

同时顺利在赶集生活中成功应用,Head First 设计模式也非常赞只看了一章。另外的收获是发现了很多资源,非常不错的资源

依赖注入、CocoaChina 出的 动效专题  结合DesignCode + UI专题  ,也看了一部电影(碟中谍5),上周的最后几天还是蛮充实滴嘛

这周的目标是:

图说设计模式理解,拓展了解下UML2.0,StarUML 工具

史上最全的设计模式导学,看完交互型模式,总体总结下

Head Frist 设计模式,加深对设计模式的理解

Gof 设计模式,传说中的书籍,读读吧,虽然很苦涩。。

结合理论实战分析:

赶集生活、苏宁易购、V2EX、Telegram 项目代码

赶集生活内部IM 模块为主,工作第一嘛




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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