6轴机器人 正解代码 c

时间: 2023-07-24 08:02:48 浏览: 36
### 回答1: 6轴机器人正解代码C是指用C语言编写的计算6轴机器人正解的代码。机器人正解是指根据机器人关节角度和长度参数,计算机器人末端执行器的位置和姿态信息的过程。 在C语言中,可以使用矩阵运算和向量运算来实现机器人的正解计算。首先,需要定义机器人的DH参数,包括关节角度、关节长度、关节偏移和关节旋转等信息。然后,根据这些DH参数计算机器人每个关节的转换矩阵。 接着,通过矩阵乘法和矩阵变换的方法,将每个关节的转换矩阵进行累乘,得到机器人末端执行器的位姿矩阵。最后,从位姿矩阵中提取出位置和姿态信息。 在编写机器人正解代码C时,需要注意矩阵运算的准确性和效率。可以使用C语言提供的矩阵操作库,如Eigen、CBLAS等,来简化矩阵计算的过程。此外,还可以结合机器人的运动学模型和控制系统,实现更复杂的机器人动作和控制功能。 总之,6轴机器人正解代码C是一段用C语言编写的计算机器人末端执行器位姿的代码,通过矩阵运算和向量运算,根据机器人的关节参数,获取机器人末端执行器的位置和姿态信息。这段代码可以作为机器人控制系统的一部分,用于执行运动控制任务。 ### 回答2: 6轴机器人正解代码是用来计算机器人末端执行器在给定关节角度下的位姿的一段代码。机器人的六个关节分别控制着机器人的运动,通过正解代码,可以根据这些关节角度来确定机器人末端执行器的位姿,即位置和姿态。 6轴机器人正解代码通常是基于机器人的运动学模型进行编写的。运动学模型描述了机器人关节之间的运动学关系,通过解析和推导,可以得到机器人末端执行器的位姿与关节角度之间的关系。 在正解代码中,一般会使用正弦和余弦函数来计算机器人末端执行器的位姿。具体来说,可以利用传递矩阵和旋转矩阵来转换关节角度和机器人末端执行器的位姿之间的关系。通过对各个关节角度的处理和运算,最终可以得到机器人末端执行器的位置和姿态的数值结果。 通过编写6轴机器人正解代码,可以方便地实现对机器人末端执行器位姿的计算,为机器人的路径规划、运动控制和任务执行提供了重要的数据支持。正解代码的正确性和准确性对于机器人系统的正常运行和工作效率是至关重要的。在实际应用中,还需要根据具体的机器人型号和任务需求对正解代码进行调试和优化,以保证机器人的运动控制精度和性能。 ### 回答3: 6轴机器人的正解代码C是一种编程语言,用于计算机控制6轴机器人的运动。正解代码是一种算法,用于计算机确定机器人末端执行器的位置和姿态。在C语言中,可以编写正解代码来计算机器人的关节角度和位置,以便实现所需的特定运动。 正解代码C通常基于机器人的几何模型和运动学方程来计算机器人的正运动学问题。它使用机器人的DH参数(配对矩阵)、关节角度和工具坐标系来计算末端执行器的位置和姿态。通过编写适当的代码,可以计算出机器人的正解,以满足特定的任务需求,如将工具放置在目标位置等。 正解代码C的编写需要对机器人的结构、坐标系、关节限制等有深入的了解。编程人员需要理解机器人的几何关系、运动学和运动学逆问题等概念,以编写出正确的正解代码。编写C语言的正解代码还需要熟悉基本的编程语法和数据结构,以便实现机器人的正运动学计算。 C语言正解代码对于6轴机器人的运动控制具有重要意义。通过编写正确的正解代码,可以实现机器人的准确运动和位置控制,提高机器人的工作效率和精度。同时,正解代码C还可以与其他控制算法和传感技术相结合,实现更复杂的机器人任务和自动化应用。

相关推荐

以下是一个基于MATLAB编写的六轴机器人运动学逆解代码,供您参考: % 六轴机器人运动学逆解代码 % 假设机器人的DH参数如下所示 a = [0, 650, 0, 0, 0, 0]; alpha = [-pi/2, 0, pi/2, -pi/2, pi/2, 0]; d = [400, 0, 0, 700, 0, 150]; theta = [0, 0, 0, 0, 0, 0]; % 假设目标末端执行器位姿如下 p = [600, 300, 800]; R = [0, 0, 1; 0, 1, 0; -1, 0, 0]; T = [R, p'; 0, 0, 0, 1]; % 进行运动学正解 T06 = FK_6R(a, alpha, d, theta); % 进行运动学逆解 q = IK_6R(a, alpha, d, T); % 输出逆解结果 disp(q); % 6R机器人运动学正解函数 function T06 = FK_6R(a, alpha, d, theta) T01 = DH(a(1), alpha(1), d(1), theta(1)); T12 = DH(a(2), alpha(2), d(2), theta(2)); T23 = DH(a(3), alpha(3), d(3), theta(3)); T34 = DH(a(4), alpha(4), d(4), theta(4)); T45 = DH(a(5), alpha(5), d(5), theta(5)); T56 = DH(a(6), alpha(6), d(6), theta(6)); T06 = T01*T12*T23*T34*T45*T56; end % DH参数转换矩阵函数 function T = DH(a, alpha, d, theta) T = [cos(theta), -sin(theta)*cos(alpha), sin(theta)*sin(alpha), a*cos(theta); sin(theta), cos(theta)*cos(alpha), -cos(theta)*sin(alpha), a*sin(theta); 0, sin(alpha), cos(alpha), d; 0, 0, 0, 1]; end % 6R机器人运动学逆解函数 function q = IK_6R(a, alpha, d, T) p = T(1:3,4); R = T(1:3,1:3); % 进行末端执行器位姿的逆解计算 p_ = p - a(6)*R*[0;0;1]; theta1 = atan2(p_(2), p_(1)); d4 = d(4); a2 = a(2); a3 = a(3); p_ = sqrt(p_(1)^2+p_(2)^2); q1 = atan2(p_(3)-d(1), p_) - atan2(sqrt(1-(a2^2+d4^2)/(p_^2-d(1)^2)), (a2+d4)^2/(p_^2-d(1)^2)-(a2^2+d4^2)/(p_^2-d(1)^2)); q5 = atan2(sqrt(
### 回答1: 六轴机器人是一种具有六个自由度的机器人,其运动学正逆解是指对机器人的末端执行器的位置和姿态进行求解,以实现机器人的正确运动。 六轴机器人的运动学正解是指已知各个关节的角度,求解出机器人末端执行器的位姿。根据六个关节的角度、长度以及关节之间的连接方式,可以使用解析法、几何法或矢量法等方法来求解机器人的正解。这样可以得到机器人末端的位置(三维坐标)和姿态(姿态矩阵或四元数),从而实现末端的运动。 六轴机器人的运动学逆解是指已知机器人末端执行器的位姿,求解出各个关节的角度。机器人的逆解是一个反向问题,通常使用数值方法(如牛顿法、雅克比转置法等)进行求解。逆解的目标是通过给定末端执行器的位姿来确定合适的关节角度,使机器人能够到达指定的位置和姿态。逆解可通过迭代算法逐步调整关节角度,直到满足末端执行器的位姿要求。 运动学正逆解在机器人控制中起着重要的作用,它们是实现机器人精确运动控制和路径规划的基础。通过正逆解,可以精确控制六轴机器人的末端执行器的位置和姿态,实现复杂的运动任务,如拾取、装配、焊接等。这对于自动化生产线、工业制造和航天航空等领域具有重要意义。 ### 回答2: 六轴机器人是一种由六个关节组成的机械臂,可以在三维空间内自由移动和执行各种工作任务。六轴机器人的运动学正逆解是指通过机械臂的关节角度计算出机械臂的末端执行器的空间位置和姿态,或者通过给定的末端执行器的目标空间位置和姿态计算出关节角度。 机器人的运动学正解是从机器人基座坐标系到末端执行器坐标系的过程。它通过利用机械结构和关节限制条件,将各个关节的角度转化为末端执行器的位置和姿态。运动学正解的目的是求解出机械臂末端执行器的位置和姿态,从而确定机器人的姿态。 机器人的运动学逆解是从末端执行器坐标系到机器人基座坐标系的过程。它是运动学正解的逆运算,通过给定末端执行器的目标位置和姿态,计算出机器人各个关节的角度值。运动学逆解的目的是确定关节角度,从而实现机械臂从给定的位置到目标位置的移动。 六轴机器人运动学正逆解是机器人的基本问题之一,能够帮助机器人完成各种任务和运动控制。在实际应用中,正逆解通常利用数学方法和算法进行计算,通过求解运动学正逆解,机器人能够自主地执行各种动作和任务。这对于工业自动化、物流和生产线等领域都具有重要的意义。
MATLAB是一种功能强大的编程语言和环境,可以进行复杂的数学运算和数据处理。在机器人控制领域,MATLAB可以用于编写6轴机器人的反解程序。 机器人的反解是指根据末端执行器(例如机械臂末端的位置和姿态)来计算各个关节的角度。这些角度是机器人控制的关键参数,确定了机械臂在空间中的位置和姿态。 编写6轴机器人的反解程序时,首先需要了解机械臂的几何结构和运动学模型。机器人通常由多个关节连接而成,每个关节可以进行旋转或平移运动。通过几何学和三角学的知识,可以获得机械臂末端执行器的位置和姿态与各个关节的角度之间的关系。 在MATLAB中,可以使用矩阵运算和向量运算来快速计算机械臂的正运动学和逆运动学。正运动学是指根据关节角度计算末端执行器的位置和姿态,而逆运动学则是反之,根据末端执行器的位置和姿态计算关节角度。 编写6轴机器人的逆运动学程序时,可以使用MATLAB提供的函数和工具箱来简化计算过程,例如使用ikine函数来进行逆运动学求解。此外,还可以通过优化算法和数值计算方法来提高计算精度和效率。 总结来说,MATLAB在机器人控制领域具有广泛的应用,可以方便地编写6轴机器人的反解程序。通过理解机器人的几何结构和运动学模型,使用MATLAB的函数和工具箱,可以快速计算出机械臂的关节角度,实现精准的控制和操作。
由于Delta机器人的正反解比较复杂,需要进行大量的计算,因此一般需要使用程序来实现。以下是Delta机器人的正反解Matlab代码示例: 1. Delta机器人正解代码: function [x,y,z] = delta_forward_kinematics(theta1,theta2,theta3) % 输入:三个关节角度(弧度制) % 输出:末端执行器的x、y、z坐标 % Delta机器人参数 R_b = 0.055; % 底座半径 R_t = 0.016; % 顶部半径 L = 0.4; % 铰链臂长 % 计算一些常量 sqrt3 = sqrt(3); tan60 = sqrt3; sin30 = 0.5; tan30 = 1/sqrt3; % 将关节角度转化为弧度制 theta1 = deg2rad(theta1); theta2 = deg2rad(theta2); theta3 = deg2rad(theta3); % 计算关节角度的余弦、正弦值 c1 = cos(theta1); s1 = sin(theta1); c2 = cos(theta2); s2 = sin(theta2); c3 = cos(theta3); s3 = sin(theta3); % 计算各个臂的长度 e = (R_t - R_b)*tan30; f = (L^2 - e^2 - (R_t - R_b)^2)/(2*e); r = sqrt(R_b^2 + f^2); g = (R_b + f - e*tan30)/r; h = sqrt(3)*e/r; % 计算末端执行器的x、y、z坐标 x = r*(c1*s3 + s1*c3)/sqrt(1-g^2*(c1*s3+s1*c3)^2-h^2*(s1*s3-c1*c3)^2); y = r*(s1*s3 - c1*c3)/sqrt(1-g^2*(s1*s3-c1*c3)^2-h^2*(c1*s3+s1*c3)^2); z = L - r*g/sqrt(1-g^2*(c1*s3+s1*c3)^2-h^2*(s1*s3-c1*c3)^2); end 2. Delta机器人逆解代码: function [theta1,theta2,theta3] = delta_inverse_kinematics(x,y,z) % 输入:末端执行器的x、y、z坐标 % 输出:三个关节角度(弧度制) % Delta机器人参数 R_b = 0.055; % 底座半径 R_t = 0.016; % 顶部半径 L = 0.4; % 铰链臂长 % 计算一些常量 sqrt3 = sqrt(3); sin30 = 0.5; tan30 = 1/sqrt3; % 将末端执行器的坐标转化为弧度制 x = x/L; y = y/L; z = (z-L)/L; % 计算各个臂的长度 e = (R_t - R_b)*tan30; f = sqrt(x^2 + y^2) - e; g = sqrt(f^2 + z^2); h = sqrt(1 - (R_b/R_t)^2); r = R_t - e*h; % 计算一些中间量 a = (L^2 + r^2 - g^2)/(2*L*r); b = (g^2 + r^2 - L^2)/(2*g*r); c = 1 - a^2 - b^2; d = sqrt(c); % 计算关节角度 theta1 = atan2(y,x); theta2 = atan2(z,L-f*d); theta3 = atan2(d,a*tan30+b); % 将关节角度转化为弧度制 theta1 = rad2deg(theta1); theta2 = rad2deg(theta2); theta3 = rad2deg(theta3); end 以上代码仅供参考,实际使用时需要根据自己的需求进行修改和完善。
Eigen库是一个高效的线性代数库,常用于进行矩阵运算和数值计算。要实现六轴机器人的逆解算法,可以利用Eigen库中的矩阵运算和数值计算的功能。 逆解算法是机器人控制中的一个重要环节,它可以根据机器人末端执行器的位置来计算出各个关节的角度值,从而实现控制机器人的目标位置。在实现逆解算法时,我们需要导入Eigen库,并利用它提供的矩阵和向量类进行计算。 首先,我们需要定义机器人的运动学模型,即建立机器人的坐标系和各个关节之间的转换矩阵。通过这些转换矩阵,我们可以得到从基座坐标系到末端执行器坐标系的转换矩阵,其中包含了机器人的位置和姿态信息。 接下来,我们可以利用Eigen库的矩阵和向量类来表示和计算转换矩阵。例如,我们可以定义关节角度的向量,并通过矩阵乘法来计算各个关节的转换矩阵。同时,我们还可以通过矩阵的逆运算来求解逆解,即根据末端执行器的位置和姿态信息,计算出相应的关节角度。 在使用Eigen库进行逆解算法时,需要注意矩阵和向量的维度匹配以及数值计算的稳定性。可以使用库中提供的函数进行矩阵和向量的运算,同时也可以根据实际情况编写自己的计算函数。 总而言之,Eigen库是一个强大的线性代数库,可以用于实现六轴机器人的逆解算法。通过利用Eigen库中的矩阵运算和数值计算的功能,我们可以方便地进行机器人的运动学建模和逆解计算,从而实现对机器人的精确控制。
以下是一个示例,用于双臂机器人的正逆解算法代码。请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要更复杂的算法和库。 正解算法示例: python import numpy as np def forward_kinematics(joint_angles): # 定义机器人臂的长度和关节角度 arm_length = [1, 1] # 假设臂长为1 theta1, theta2 = joint_angles # 计算末端执行器的坐标 x = arm_length[0] * np.cos(theta1) + arm_length[1] * np.cos(theta1 + theta2) y = arm_length[0] * np.sin(theta1) + arm_length[1] * np.sin(theta1 + theta2) return x, y # 测试正解算法 joint_angles = [np.pi/4, np.pi/4] # 设置关节角度 end_effector_pos = forward_kinematics(joint_angles) print("末端执行器坐标:", end_effector_pos) 逆解算法示例: python import numpy as np def inverse_kinematics(end_effector_pos): # 定义机器人臂的长度 arm_length = [1, 1] # 假设臂长为1 x, y = end_effector_pos # 计算关节角度 d = np.sqrt(x**2 + y**2) theta2 = np.arccos((d**2 - arm_length[0]**2 - arm_length[1]**2) / (2 * arm_length[0] * arm_length[1])) theta1 = np.arctan2(y, x) - np.arctan2(arm_length[1] * np.sin(theta2), arm_length[0] + arm_length[1] * np.cos(theta2)) return theta1, theta2 # 测试逆解算法 end_effector_pos = (1, 1) # 设置末端执行器的坐标 joint_angles = inverse_kinematics(end_effector_pos) print("关节角度:", joint_angles) 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要更多的计算和参数调整来适应具体的双臂机器人。
### 回答1: 我可以回答这个问题。对于SCARA机器人的正逆运动学求解,可以使用MATLAB编写运算代码,通过输入关节角度、末端执行器的位姿信息等参数,来求解机器人的位置、速度和加速度等相关信息。在MATLAB中,可以使用Robotics System Toolbox来实现这些运算。具体的运算方法可以参考相关的文献和教程。 ### 回答2: scara机器人正逆解是控制机器人运动的重要算法之一。正解是根据机器人关节角度计算机器人末端执行器的位置和姿态,而逆解是根据给定的末端执行器的位置和姿态计算机器人的关节角度。 在MATLAB中,可以使用Robotics System Toolbox来进行scara机器人的正逆解运算。下面是一个示例代码: 正解运算: matlab % 定义机器人模型 robot = robotics.RigidBodyTree; % 定义机器人的关节和连杆参数 L1 = 1; % 第一连杆的长度 L2 = 1; % 第二连杆的长度 L3 = 1; % 第三连杆的长度 % 创建机器人连杆 body = robotics.RigidBody('link1'); joint = robotics.Joint('joint1', 'revolute'); setFixedTransform(joint, trvec2tform([0 0 0])); joint.setLimits(deg2rad(-180), deg2rad(180)); joint.JointAxis = [0 0 1]; body.Joint = joint; addBody(robot, body, 'base'); % 创建机器人连杆 body = robotics.RigidBody('link2'); joint = robotics.Joint('joint2', 'revolute'); setFixedTransform(joint, trvec2tform([L1 0 0])); joint.setLimits(deg2rad(-180), deg2rad(180)); joint.JointAxis = [0 0 1]; body.Joint = joint; addBody(robot, body, 'link1'); % 创建机器人连杆 body = robotics.RigidBody('link3'); joint = robotics.Joint('joint3', 'prismatica'); setFixedTransform(joint, trvec2tform([L1+L2 0 0])); joint.setLimits(0, L3); joint.JointAxis = [0 0 1]; body.Joint = joint; addBody(robot, body, 'link2'); % 正解运算 inputAngles = [0 0 1]; % 输入关节角度 tform = getTransform(robot, inputAngles, 'endeffector'); disp(tform); 逆解运算: matlab % 定义机器人模型 robot = robotics.RigidBodyTree; % 定义机器人的关节和连杆参数(与正解运算相同) % 创建机器人连杆(与正解运算相同) % 逆解运算 tform = trvec2tform([1 1 1]); % 输入末端执行器的位置和姿态 ik = robotics.inverseKinematics('RigidBodyTree', robot); inputAngles = [0.5 0.5 0.5]; % 初始关节角度的猜测 [solution, info] = ik('endeffector', tform, inputAngles); disp(solution); 以上代码演示了基于Robotics System Toolbox的scara机器人正逆解运算方法,通过输入关节角度或末端执行器的位置和姿态来计算机器人的正逆解。根据具体的机器人参数和姿态需求,可以修改代码中的参数来运算获得准确的结果。
以下是一个简单的delta机器人正逆解代码,其中使用的是Python语言和SymPy库。 正解: python from sympy import * from sympy.abc import q1, q2, q3 from sympy.matrices import Matrix # 机器人参数 L1 = 1 L2 = 1 L3 = 1 d1 = 1 d2 = 1 d3 = 1 e = 0.1 # 正解 theta1 = pi/4 theta2 = pi/4 theta3 = pi/4 P = Matrix([0, 0, 0]) R = Matrix([ [cos(theta1), -sin(theta1), 0], [sin(theta1), cos(theta1), 0], [0, 0, 1] ]) R *= Matrix([ [cos(theta2), 0, sin(theta2)], [0, 1, 0], [-sin(theta2), 0, cos(theta2)] ]) R *= Matrix([ [cos(theta3), -sin(theta3), 0], [sin(theta3), cos(theta3), 0], [0, 0, 1] ]) P = Matrix([0,0,0]) P += R * Matrix([0, 0, d1]) P += R * Matrix([0, -L1, d2]) * Matrix([ [cos(pi/3), -sin(pi/3), 0], [sin(pi/3), cos(pi/3), 0], [0, 0, 1] ]) P += R * Matrix([0, L1, d2]) * Matrix([ [cos(-pi/3), -sin(-pi/3), 0], [sin(-pi/3), cos(-pi/3), 0], [0, 0, 1] ]) P += R * Matrix([0, 0, d3]) print("P=", P) 逆解: python # 逆解 x, y, z = symbols('x y z') eq1 = x**2 + y**2 + z**2 - L1**2 - L2**2 - L3**2 - 2*L1*sqrt(L2**2+L3**2)*cos(pi/6) eq2 = x**2 + y**2 + z**2 - L1**2 - L2**2 - L3**2 - 2*L1*sqrt(L2**2+L3**2)*cos(-pi/6) eq3 = x**2 + y**2 + z**2 - L1**2 - L2**2 - L3**2 - 2*L1*sqrt(L2**2+L3**2)*cos(pi/2) result = solve([eq1, eq2, eq3], [q1, q2, q3]) print("q1=", result[q1], "q2=", result[q2], "q3=", result[q3]) 这里的正解和逆解都是基于delta机器人的三角形模型进行计算的,故不适用于其他类型的delta机器人。在实际应用中,更复杂的模型和算法可能会被使用。
并联机器人的正反解是指根据机器人的关节位置或末端执行器的位姿反推出机器人的关节角度或末端执行器的运动学参数的过程。Matlab是一种常用的科学计算软件,也广泛应用于机器人领域。在Matlab中进行并联机器人的正反解编程可通过以下步骤实现: 1. 正解编程:根据机器人的运动学模型,通过定义机器人的DH参数、关节角度或末端执行器的位姿,利用正解公式计算出机器人的关节位置或末端执行器的位姿。可以使用Matlab中的矩阵运算和符号计算工具箱来简化计算过程。 2. 反解编程:反解是通过给定机器人的关节位置或末端执行器的位姿,计算出机器人的关节角度或末端执行器的运动学参数。常用的方法包括解析法和数值法。解析法适用于简单的机器人模型,通过代数运算求解出解析解。数值法适用于复杂的机器人模型,通过迭代算法近似求解。 3. 利用Matlab进行正反解编程时,可以使用Matlab中的矩阵运算、数值计算和优化工具箱,简化计算过程,提高计算效率和精度。 总结:并联机器人的正反解是机器人运动学中的重要问题,在Matlab中进行编程实现可通过正解公式计算出机器人的关节位置或末端执行器的位姿,或者通过解析法或数值法计算出机器人的关节角度或末端执行器的运动学参数。Matlab中的矩阵运算、符号计算和优化工具箱可提供便捷的计算方法,帮助实现并联机器人的正反解编程。

最新推荐

MOTOMAN__HP6机器人的正解、逆解及仿真分析

MOTOMAN HP6的位姿矩阵的计算,建立坐标系,确定参数,matlab计算程序,姿态矩阵逆解

安川机器人DX200外部轴无限旋转功能操作说明书(中文).pdf

DX200外部轴无限旋转功能操作说明书对DX200的外部轴无限旋转功能进行了详细的说明。外部轴无限旋转功能是使外部轴进行无限旋转的功能。 另外还具有复位功能。在进行无限旋转后移至下一程序点时,可将无限旋转轴的...

MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用.pptx

MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用.pptx

网格QCD优化和分布式内存的多主题表示

网格QCD优化和分布式内存的多主题表示引用此版本:迈克尔·克鲁斯。网格QCD优化和分布式内存的多主题表示。计算机与社会[cs.CY]南巴黎大学-巴黎第十一大学,2014年。英语。NNT:2014PA112198。电话:01078440HAL ID:电话:01078440https://hal.inria.fr/tel-01078440提交日期:2014年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireU大学巴黎-南部ECOLE DOCTORALE d'INFORMATIQUEDEPARIS- SUDINRIASAACALLE-DE-FRANCE/L ABORATOIrEDERECHERCH EEE NINFORMATIqueD.坐骨神经痛:我的格式是T是博士学位2014年9月26日由迈克尔·克鲁斯网格QCD优化和分布式内存的论文主任:克里斯汀·艾森贝斯研究主任(INRIA,LRI,巴黎第十一大学)评审团组成:报告员:M. 菲利普�

gru预测模型python

以下是一个使用GRU模型进行时间序列预测的Python代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv', header=None) data = data.values.astype('float32') # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data = d

vmware12安装配置虚拟机

如何配置vmware12的“首选项”,"虚拟网络编辑器","端口映射”,"让虚拟机连接到外网”

松散事务级模型的并行标准兼容SystemC仿真

松散事务级模型的并行标准兼容SystemC仿真

AttributeError: 'MysqlUtil' object has no attribute 'db'

根据提供的引用内容,错误信息应该是'MysqlUtil'对象没有'db'属性,而不是'MysqlUtil'对象没有'connect'属性。这个错误信息通常是由于在代码中使用了'MysqlUtil'对象的'db'属性,但是该属性并不存在。可能的原因是'MysqlUtil'对象没有被正确地初始化或者没有正确地设置'db'属性。建议检查代码中是否正确地初始化了'MysqlUtil'对象,并且是否正确地设置了'db'属性。

数字化转型对企业业绩的影响研究以海尔智家为例.pptx

数字化转型对企业业绩的影响研究以海尔智家为例.pptx

泰瑞克·萨亚关联数据中的选择性披露和推理泄漏问题的研究

泰瑞克·萨亚关联数据中的选择性披露和推理泄漏问题的研究