朋友们，不知道你们有没有同感。自从有了ChatGPT、Copilot这些“赛博外挂”，我的编码效率那是坐着火箭往上蹿。以前要翻半天手册的sed命令，现在只要对AI说一句：“诶，帮我把文件里所有的foo换成bar，要原地替换。” 它秒回，还附赠三种不同写法，贴心程度堪比老母亲。我曾经也以为，把一切重复性劳动外包给AI，是程序员进化的终极形态。直到那天，我被一个路径问题干趴下了整整一个小时。事情是这样

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解决了Solidworks中urdf的导出，urdf中continuous和revolute的区别，stl转obj等问题

拉格朗日动力学方程和简单（一维输入）系统设置初值求解变量值的Matlab代码实现

min⁡SCXs. t.AXbX⩾0minSCXs. t.AXbX⩾0​​可用这一向量形式表示的问题定义见上方注意这里的等效。

本篇的目标是借助官方给的智能车模型，和地图实现小车巡线的仿真

这个插件跟提到的sw2urdf插件是平行关系；本插件的作用是【并最终在matlab simscape中使用】同时包括了设置模型质量的内容

解释什么是LQR，并梳理LQR求解过程。大家可以思考这么几个问题：1. LQR的适用场景是（使用条件）？2. LQR解决了哪些问题（什么是LQR）?3. LQR的变量是什么，输入是什么，输出是什么？4. LQR是怎么解决这些问题的？5. LQR中有没有为了优化问题设置的假设条件？

单位第iii种资源在最优方案中做出贡献的估价做法:通过求导得到每一种资源带来的利润的提升是多少所有问题一定能找到对偶问题，但是其对偶问题不一定有意义.原问题对偶问题收益最大化代价最小化方程的个数,即种类的个数决策变量数价值系数对偶问题右端的项向量,即约束资源的约束价值系数与前面内容有所重复,即BCB,CBC互换,AAA转置上面讲的都是对称形式。