情不知何起,文章不知何起

今天开始写博客,纪念一下。。。

开始我的技术人生,,,了解一下!!!

不知道从何写起,就写一写我与电子技术与信息技术的缘分吧。在我很小的时候就有些对电的兴趣,那时候能够有一个小马达都是一件很开心的事情。可是算是命运多舛,很不幸。一个字“穷”,精神财富,财富精神。。。

但是我还是很喜欢电子技术热爱科学,去垃圾堆里找电子元器件。找白炽灯上的锡,没有钱买电洛铁就用建筑用剩下的钢精,用碳烧红。可惜,可惜,,,

后来很多的事情耗尽了我热枕。我的精力。现在依然很困难,无比的困难,尽管我在努力着。却也迷茫着,,,世间最难的事情大概就是一个人去面对全世界满满的恶意。

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。
“物不知数”问题也被称为“中国剩余定理”问题,问题描述为:有物不知其数,三三数之剩二,五五数之剩三,七七数之剩二,问物几。下面是使用 Python 解决该问题的代码示例: ```python # 中国剩余定理求解物不知数问题 # 定义余数 remainder_3 = 2 remainder_5 = 3 remainder_7 = 2 # 遍历可能的解 for num in range(1, 1000): # 假设解在 1 到 1000 之间 if num % 3 == remainder_3 and num % 5 == remainder_5 and num % 7 == remainder_7: print(f"满足条件的最小正整数是: {num}") break ``` 在上述代码中,通过遍历 1 到 1000 之间的整数,检查每个数是否满足除以 3 余 2、除以 5 余 3、除以 7 余 2 的条件。如果满足条件,则输出该数并终止循环。 如果要将该代码应用到更通用的况,即输入不同的除数和余数,可以使用以下代码: ```python # 通用的中国剩余定理求解函数 def chinese_remainder_theorem(moduli, remainders): # 计算所有模数的乘积 M = 1 for m in moduli: M *= m result = 0 for i in range(len(moduli)): m = moduli[i] r = remainders[i] # 计算 Mi Mi = M // m # 计算 Mi 的模逆元 for j in range(1, m): if (Mi * j) % m == 1: inverse = j break result += r * Mi * inverse return result % M # 示例输入 moduli = [3, 5, 7] remainders = [2, 3, 2] # 调用函数求解 solution = chinese_remainder_theorem(moduli, remainders) print(f"满足条件的最小正整数是: {solution}") ``` 上述代码定义了一个通用的函数 `chinese_remainder_theorem`,它接受两个列表作为参数:`moduli` 表示除数列表,`remainders` 表示余数列表。函数内部实现了中国剩余定理的计算过程,最终返回满足条件的最小正整数解。
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