js面向对象

本文介绍了JavaScript的基础知识,包括字符串操作、日期处理、数组管理等,并通过具体示例展示了如何利用JavaScript进行时间显示。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
	<title></title>
	<meta charset="utf-8">
</head>
<body>
	<script type="text/javascript">
		function people(name,age){
			this.name = name;
			this.age = age;
		}
		son = new people("leo",30);
		document.write("name : "+son.name+" , age : "+son.age);
	</script>
</body>
</html>


1) String:字符串可以使用单引号或双引号

1 在字符串中查找字符串:indexOf()      存在返回位置(0开始),不存在返回-1

2 内容匹配:match()     

3 替换内容:replace("原","改")

4 字符串大小写转换  toUpperCase()/toLowerCase()

5 将字符串转换为数组  split()

        例:var str1 = "hello oo";

               var s = str1.split(" ");

               document.write(s[1]);

6 从字符串提取字符  slice()

7 substr()   可在字符串中抽取从 start 下标开始的指定数目的字符

8 substring() 方法返回的子串包括 start 处的字符,但不包括 stop 处的字符。(不能为负值)


2) 日期

var Date = new Date();

document.write(date);

getFullYear()  获得当前年份

getTime()  获取毫秒

setFullYear()  设置时间

getHours()        getMinutes()       getSeconds()

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
	<title></title>
	<meta charset="utf-8">
</head>
<body onload="startTime()">
	<script type="text/javascript">
		function startTime(){
			var today = new Date();
			var h = today.getHours();
			var m = today.getMinutes();
			var s = today.getSeconds();
			m = checkTime(m);
			s = checkTime(s);
			document.getElementById("time").innerHTML = h+" : "+m+" : "+s;
			t = setTimeout(function(){
				startTime();
			},1000);
		}
		
		function checkTime(i){
			if(i<10){
				i="0"+i;
			}
			return i;
		}
	</script>
	<div id="time"></div>
</body>
</html>


3)数组

1 连接   concat

2 排序   sort 升序

document.write(a.sort(function(a,b){

        return a-b;     //b-a

}));

3 push   末尾追加

4 翻转    reverse()


4)Math     Math.?

1 四舍五入   round()

2 随机数  random()   从0-1    parseInt()

3 最大值 max()

4 最小值 min()

5 绝对值 abs()


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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