心态

克服学习焦虑,找到适合自己的学习方法
心态
    最近的学习效率变得低下来了,同时看了好几本书,有点乱了阵脚。。。龙书,SICP,Python,clrs,,,,平时把可以逃的课都逃了,去图书馆一边啃书,无聊的时候刷一下知乎,能让自己继续下去,这样学可能没有什么动力,但是都是这样子过来的,最近想的东西比较多。5月16号那天无聊看到一个CS的师兄想请教一下他的算法,结果他可能处于同乡想带一下我就给了电话我,由于我和他的想法不一样,我是要成为一个出色的程序员,而不是把这个东西当作为踏板,,,我知道这也许需要很久,,2年,3年,没关系,自己把这个当成一种习惯就好了!
        平时自己在知乎上也看到不少这个方面的老师,看到了他们的历程,觉得自己现在所做的根本不算什么,就是条件太好了,社会风气还是很浮躁(没想到当初高中说的话,现在大学还是使用,也许以后还是一样呢)自己的心还是没有定下来好好地搞学术。。。
       今晚看到一名老师的生涯之后感触良多 微软亚洲研究院—邹欣老师,深刻地又把我拉了回来,我想自己真的需要好好地静下来看书了,很多东西是去做了之后才会知道结果的,如果什么都不干,就一昧地问后面的事情,这样你永远都不会做成那些事情了。
       以前觉得读大学很爽很轻松,,慢慢地在开学后的玩中觉得读大学真的是这个样子的吗,然后就开始了各种逃课,各种自以为是,其实有些事情别人说你是体会不到的,在自己经历的过程中会有属于自己的思考,真真正正的明白自己需要干点事情出来之后,你就会有动力持久地去干些事情了。
      现在给自己的忠告是,基础书慢慢啃,心态要方正,不能急功进利,自己一定可以找到最适合自己的学习方法!
     
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求解、正向动力控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力方程,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,形成从运动到动力再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动求解、正向动力控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力方程(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/逆运动的数建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力建模中的应用;③实现基于神经网络的动力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,先从运动建模入手,逐步深入动力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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