缘分天空之Mybatis学习

本文提供MyBatis的入门学习资源,包括官方文档链接,并深入探讨MyBatis的工作原理,分享了源码分析的文章系列,适合初学者快速上手及进阶学习。


一、 入门学些资料

http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/getting-started.html


二、实战(待补充,计划自己写)


三、原理

源码(可根据自己需要下载不同版本):https://github.com/mybatis/mybatis-3/releases


简书上不错的文章(作者陶邦仁        http://www.jianshu.com/u/657c611b2e07)


终结篇:MyBatis原理深入解析(一)

http://www.jianshu.com/p/ec40a82cae28


终结篇:MyBatis原理深入解析(二)

http://www.jianshu.com/p/9e397d5c85fd


终结篇:MyBatis原理深入解析(三)

http://www.jianshu.com/p/cf32582169db




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)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,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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