攀比

本文探讨了社会中普遍存在的外在物质追求与知识追求之间的差异,指出外在物质的攀比可能只带来短暂的满足感和虚荣心,而知识的积累则是提升个人内在价值和长远发展的关键。通过对比两种追求的不同后果,文章呼吁人们更多地关注内在的成长和知识的积累。
       现在大多数人都有一种虚荣心,爱攀比,比胜了,似乎能证明自己有多么与众不同,例如:穿着,打扮一类。   
  “攀比”是一个中性词,并不绝对是贬义词,但在于它的具体内容,如果是攀比“穿着”一类外在的物质,那么“攀比”一词则体现了人的虚荣心,追求外在的奢华,而不注重内敛,这些人也不想想,外在的物质能体现什么,除了享受还能得到什么,外在物质的好坏只能证明自己有多有钱,从而证明自己的父母有多能干,自己又能得到什么?别人羡慕的目光?不,那些羡慕就像迷雾一般,只能让你看不清前方的道路,而不会让你找到属于自己的路,迷失方向的迷惘和恐慌远比现在的洋洋得意、狂妄自大可怕得多。另外,外在的物质谁都可以得到,只是时间早晚而已,所以攀比外在物质根本没有价值,反而体现了你得肤浅。

        而用在知识上,“攀比”这个词反而高尚得多,知识的攀比体现了一个人寻求知识的渴望和他对知识的无限探求和补充,如果外在物质就像是过眼云烟,随风即逝,想留也留不住,还像迷雾,使人迷失自我,而知识就像是迷雾中的一盏灯,使人在恐慌中找到生命的光亮,它使浅薄的人变得博学,使低俗的人变得高尚,它是人生的一个转折点,有人说现在的文盲不是不识字的人,而是不会学习的人,这也能说明知识不是单单认识几个字那么简单,高尚的东西就是因为复杂,才会体现它的价值。



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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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