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本文汇集了多种编程资源,包括apue教程、设计模式网站、C++ STL文档等,覆盖后台编程、设计模式、UML工具及实用博客等内容,旨在帮助程序员提升技能。

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1 apue的详细介绍,包含了相关内容并且还有代码实现,一个后台程序员的宝典



 
2 介绍设计模式、反设计模式、重构以及UML ,里面包含了大量的实例代码,不急于搞懂,随着工作年限慢慢消化
 
 
 
3 C++ STL的各种接口介绍,并包含了各种接口详细使用的实例代码,对初入行者非常有用
 
 
 
4 国内优秀的博客
1)陈皓的博客,各种问题,干货多多
 
2)阿里巴巴优秀团队博客
 
 
5 美国友人的博客,美国大牛太多,学习学习人家是如何搞技术的
 

 
6 UML相关工具一览表,还包含了在线工具,如果只是使用一次,可以直接在线绘制UML
 
 
 
7 了解现在有那些好玩的应用,了解一下业界情况
 
 
 
8 网易公开课,看看天朝课程的差距,扩展一下视野
 
 
 
 
9 分布式系统经典论文翻译系列
 
转载请注明出处  jacksu 
开源文档:   redis源码解析 
开源库:   github链接 
个人小站:   jack's blog

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经络(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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