FlashDevelop快捷键

本文介绍了FD代码提示工具中的快捷键使用方法,包括代码自动完成(Ctrl+Shift+1)、模板快速生成(Ctrl+B)、颜色选择(Ctrl+Shift+K)、代码注释(Ctrl+Shift+B)、代码折叠与展开等功能,帮助开发者提高编程效率。

ctrl+shift+1 自动完成代码,这个功能是FD代码提示最有用一个,他可以用来自动生成GET、SET,自动申明变量、方法,自动导入类等
ctrl+b 范例代码   for、if 等代码段的模板,只要按下这个键就可生成
ctrl+shift+k    颜色代码拾取器
ctrl+shift+b    注释点选代码段代码
ctrl+shift+f     代码收起
ctrl+shift+a    代码全部收起
ctrl+shift+e    代码全部展开
ctrl+shift+n   复制代码到一个新文件
ctrl+shift+i     生成了uid
F3                 查找    =    ctrl+f
F4                 跳转到指定方法或类或变量被定义的地方
shift+f4         跳回到之前所有的地方
ctrl+\            移到下个大写或标点或空格后
ctrl+]            移动下个空行后
选中代码段后–右键– Save As Snippet    保存为模板

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。
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