2014年中秋记事

    时间过得好快,转眼间研究生就要毕业了。想起当时考研的场景心中满满的都是甜美的回忆,那时候不想别的只是一心想多考点分数就能上,虽然最后复试发生了也许的以为但跌跌撞撞还是读了研究生。在研究生的岁月里碰到了许许多多好的朋友们,也十分感谢师兄师姐无私的帮助,同时希望师弟师妹可以做出好成绩。

    对于学习和工作自己觉得读研的期间还是学习到了很多东西,算法、语言、各种语言技巧等等都是我一生的财富,9月了各大公司都开始去面试了,由于华为机试的时候没做好没获得提前批面试机会自己为这事一直懊恼了很久,其实没什么估计就是空格和“\t”没区别开来,有时候想想也怪自己平时对文本的处理使用过少而且每注意这些代码的各种细节方面的问题,为此整天都开始关注这这些大大小小的问题希望自己可以更上一层楼吧。

     对于感情也感谢女朋友一直对自己的支持,不知道自己是年纪大了还是看着身边的人都结婚了,有时候晚上也会想想我是不是也要结婚了,婚姻现在这个时刻对于我来说也许是应该要提上日程考虑的问题了,对于感情心中有的只是满满的感激和期待,也祝福自己美好的未来!

   对于未来我还是满怀期待,加油!!!!!

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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