人生不设回收站

    电脑磁盘里的歌曲乱七八糟的放着,于是就去整理一下歌曲的安放,在经过很多次复制、粘贴、删除后,终于将一切东西安置的有条有理了,谁知道一个不小心的右键单击,把2.0G的文件夹给删除了——我整理了一早上的东西就这样消失了。我想到了回收站,可是我原本就把它给删除了,而且设置的是不放回回收站而是直接彻底的删除,我亲亲苦苦的下载并且经过精心挑选保留下来的文件就这样消失了,永远也不复存在了。我感到痛心,并且自责。我 后悔没有设置回收站,没有留给自己悔改的余地。我想到了这人的一生,得到多少又失去了多少,往往我们痛不欲生的却是由于我们不小心不用心导致的失去,然而一旦失去,我们就很难再重新拥有了,即便是有这个机会,也是又经历千辛万苦的。当我们苦苦的得到本该我们很久以前就应该拥有的时候,回想往事,我们所犯的错误却 是一个极小 的过失,我们只要稍加留心就可以保留住而不使失去的。电脑里设有回收站,是留给我们一个弥补过失的契机,而我们的人生谁又为我们设置了回收站呢?我们将拥有的失去了,谁又可以大发慈悲给我们一个重新拥有的机会呢?人生不设回收站,在我们决定放弃一些东西时,一定要三思再三思,因为有些人我们一旦放弃就不再拥有,曾经耳磨撕鬓以后就会形同陌人,这样的打击对谁都是晴天霹雳,而造成这样的打击的,往往是因为一些不足挂齿的事情。 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)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计流程与优化策略。
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