打算过年后跳槽,先做打算

guitardog 2006-12-06 01:27:23
年后准备跳槽,做了3年java,
不是很牛,基本的问题都能解决
最近一年是做swing应用程序的,
jsp struts等一年多没做了,好些都忘了,
不过复习一下都记得的
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guitardog 2006-12-07
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楼上的是说口语挖??,口语好的人很少的
zdywqy 2006-12-07
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三年以上JAVA开发经验,英语或日语好
薪资9K-13K
大家可以考虑一下
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guitardog 2006-12-07
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to : buyaowen(外包需要掌握三点)

我不牛,只是多混了点而已

jicken_woo 2006-12-06
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beyond_xiruo
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是版主呀。。。。。
Marcus-Z 2006-12-06
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楼上兄弟好久没来了!
希偌 2006-12-06
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年后是换工高峰
buyaowen 2006-12-06
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也准备走了
不过好像没楼上的两位牛啊
masse 2006-12-06
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me too
内容概要:本文系统研究了基于雅可比伪逆迭代的双臂协同轨迹规划与跟踪误差收敛性问题,结合机械臂正向与逆向运动学建模、蒙特卡洛法分析工作空间、笛卡尔空间内的圆弧轨迹生成等关键技术,利用Matlab实现了双臂系统的协同控制与轨迹跟踪仿真。重点探讨了雅可比矩阵伪逆法在解决冗余自由度机械臂逆运动学问题中的应用,深入分析了轨迹跟踪过程中误差的收敛特性,并通过仿真实验验证了该方法在复杂任务场景下的有效性、稳定性与鲁棒性,为多臂机器人在工业自动化、精密操作等领域的协同作业提供了理论依据与技术支持。; 适合人群:具备机器人学、自动控制理论基础及Matlab编程能力的科研人员与工程技术人员,特别适合从事机械臂控制、轨迹规划、多机器人协同等方向的硕士、博士研究生及相关领域研究人员。; 使用场景及目标:①掌握基于雅可比伪逆法的机械臂逆运动学求解原理与实现方法;②理解双臂系统在笛卡尔空间中协同轨迹规划的机制;③分析并优化轨迹跟踪过程中的误差收敛性能;④为多机器人系统在复杂动态环境下的高精度协同控制提供算法设计与仿真验证支持。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,按照文档目录循序渐进地学习,重点关注算法实现细节、仿真参数设置与结果分析部分,同时可进一步探索将智能优化算法或深度学习方法引入轨迹规划与误差补偿的研究方向。

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