日常小技巧

本文汇总了多项实用的信息技术技巧,包括谷歌搜索高级用法、Chrome浏览器插件推荐、JetBrains许可证服务器破解方法、Linux软链接创建教程、谷歌浏览器插件下载资源、Windows下Linux子系统的安装指南以及npm源更换为淘宝源的步骤。
  • 1谷歌根据时间倒序搜索,在搜索的地址栏的网址最后面加上下面的东东就好了。

      &as_qdr=d
    
  • 2chorme浏览器访问谷歌,有一个谷歌浏览器插件

      http://googlehelper.net/
    
  • 3 jetbrains 的 license server 破解

      http://xidea.online/servers.html
      http://idea.lanyus.com/
    
  • 4 Linux 建立软连接

      sudo ln -s /home/chenfeng/.nvm/versions/node/v10.6.0/bin/jscs /usr/bin/jscs  
    

主要是ln的命令的应用

  • 5 谷歌插件的下载地址

      https://chrome-extension-downloader.com/
    
  • 6 window下linux子系统的安装和体验

      https://www.jianshu.com/p/bc38ed12da1d
    
  • 7 npm更改成为淘宝源

      npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
    
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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