NovalIDE跨平台Python编辑,调试,运行IDE工具下载

PIPI_333 2018-02-11 09:57:49
1.本软件是一款轻便,且跨平台的Python编辑,运行,调试软件,当前支持Windows以及Linux平台,大小才十几M。
2.有出色的语法高亮功能,支持多种语言,python,c/c++,html,javascript,xml,css等。
3.自动检测,并加载Python解释器,允许用户自由添加删除解释器,并选择相应的解释器运行脚本。
4.支持函数智能提示和代码自动完成
5.将支持新建工程,工程类型包括应用程序,Django网站,空项目,wxpython
6.自动智能分析解释器系统路径下模块文件,并生成智能提示使用的数据文件
7.类VS风格的可停靠窗口,多文档切换模式
8.各种复杂的编辑功能,支持高级编辑功能
9.可以调试以及模拟真实环境的终端方式运行python脚本
10.自动模拟Python解释器环境
11.可以自由终止,重启以及运行调试环境
12.支持运行多个解释器版本,并在不同版本之间进行切换
相关下载链接://download.csdn.net/download/wekay102200/10249089?utm_source=bbsseo
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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,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)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设计流程与优化策略。

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