天天写日记争当文艺青年 2014-5-18

作者参加了DEFCON活动后感到与高手之间的差距,并在上海体验了国际化都市氛围,萌生了学习英语和出国的想法。

竟然有3天没有写,了啊。周末这两天的defcon把我虐的很惨,果然还是跟大神有很大的差距。有点小迷茫,临近毕业季莫名到很不知所措。

见识了一下上海最繁荣的尖沙咀商业中心,晚上起了一点雾,隔江而望仿佛另一个世界。

上海外国人很多,其中不乏俊男美女,这就是国际化大都市啊,我是不是也应该好好学点英语,出个国啥的~~~~(>_<)~~~~ 。

最后感谢一下骄姐带我吃了一顿不错的烤鱼O(∩_∩)O~。

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。
### 配置和运行 YOLOv5 项目 #### 安装 PyCharm 并创建新项目 为了在 PyCharm 中配置并运行 YOLOv5 项目,首先需要安装合适的版本的 PyCharm。可以从官方网站获取最新版的 PyCharm[^1]。 #### 创建虚拟环境 建议为 YOLOv5 项目创建一个新的虚拟环境来管理依赖项。可以使用 `conda` 来创建这个环境: ```bash conda create -n yolov5 python=3.8 ``` 激活该虚拟环境以便后续操作都在此环境中执行: ```bash conda activate yolov5 ``` 如果不再需要该项目及其关联包,则可以通过下面任一命令删除整个环境[^3]: ```bash conda env remove -n yolov5 # 或者指定路径移除 conda env remove -p 路径/至/yolov5 ``` #### 导入 YOLOv5 源码到 PyCharm 下载或克隆 YOLOv5 的 GitHub 仓库后,在 PyCharm 中通过 "File -> Open..." 打开本地存储库的位置。这会将源代码导入 IDE 内部作为工作区的一部分[^4]。 #### 设置 Python 解释器 确保选择了之前创建好的 Conda 环境中的 Python 版本作为项目的解释器。进入菜单栏选择 “文件->设置->项目->Python 解释器”,然后点击齿轮图标添加新的解释器,并指向已有的 Anaconda 环境下的 Python 可执行文件位置。 #### 安装必要的依赖关系 切换回终端窗口,确保当前处于活动状态的是刚才建立的那个特定于 YOLOv5 工作流的 conda 环境。接着按照官方文档指示安装所需的 pip 包和其他资源。通常情况下只需要简单地运行一次 setup script 即可完成大部分准备工作: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此时应该已经准备好启动训练过程或者其他任何类型的推理任务了!
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