新产品日记之:万事开头难

一位创业者离开上市公司加入初创团队,面对招人难等问题,快速组建团队并选定PHP作为主要开发语言,准备冲刺Beta版发布。

          转投新的产品,缘于内心的一种创业的血液,对移动互联网的热爱。

 

          4月中旬左右,离开某上市公司重要岗位,高薪的待遇,来到一个创业团队。开始从无到有组建一个新的产品团队。

          招人是第一面临的压力,在未正式启动时,曾经有意向的几个初始人员,只有一个人来到了新团队。某他人都因为某些原因如:原公司以提高薪资留下,对产品方向还有疑虑等原因没有来到创业的团队。

          经过一周左右,紧张的熟悉产品学习对象,竞争对手的产品,对产品的理解达到30%左右的深层次理解,足够做出产品的第一版BETA版。团队成员也开始从2,3个人确定到7,8个人。事情算是能够正常开动了。

          紧张的产品讨论,系统初步设计,一个敏捷的团队开始行动起来了。

          原定在ruby与php的选取中,最后确定采用php进行产品的开发,使用yii框架,jquery为主要的技术手段。

 

          因为新组建的团队,磨合期未过,技术上不算特别成熟,快速开发的能力没有体现出来。在某个晚上的思考后,决定用3小时提前做CODE REVIEW,真正开始执行code review,全员参与的。花的时间远不止3小时,基本上花了大半天。一个好处是统一了开发的技术指导思想,初步有一致的认识。

          期待下周开始的代码狂奔,beta版的时间已是deadline,无退路。

 

          竞争对手都是强大的团队,产品纷纷上线,我们必须能超越他们。

 

          网络有奇迹,做好我们自己,其它一切都是浮云!

 

 

 

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,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,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)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/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学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,先从运动学建模入手,逐步深入动力学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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