贪官新术

作者虽非历史研究者,但对历史感兴趣。与朋友探讨得出中国历史存在大贪抓小贪现象,介绍了其操作方法及形成关系网的过程,还联想到写程序里的循环嵌套,称是工作之余的轻松分享。

        我不是一个研究历史的人,但是对历史还是非常感兴趣,时不时还要听朋友 们探讨一下,对现在的一些社会现象作出一些分析。最近我们得出这样一个结论,就是在中国的历史上存在很多大贪抓小贪的现象。

       具体操作方法是这样的:首先树立一个位高权重的人(这里暂且称作A),同时他也很“廉政”,他有一帮很有才华的门生,然后A利用工作之便,大力提拔这些有用之才,应用到各个部门中去。这些门生去了之后就开始大力整治,作出了一些非常得人心的事情,比如惩治一些贪官、不正之风之类的。同时也就抓住了A上级如何指使他的门生们贪污的证据。当得到一定量的积累后,A就有足够的资本威胁他的上级了,于是A就开始平步青云,一路的飙升,就像一只极优股一样,很多人都要拜倒在他的门下,成为他的门生。A在这样的春风吹拂下,可以到达他人生的最高点,就这样,一张庞大的关系网就形成了。A和他的门生们就可以在一定的范围内操纵一切了。到那时,什么“君子报仇十年不晚”的理想都可以实现了。

       这是不是有点象写程序里的循环嵌套,必须先确立复杂的关系,一个循环的关系满足时,另一个循环就开始了。

       这是我的一些肤浅的看法,工作之余写点字轻松一下,请别见笑。

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,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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