AngularJS 准备

什么是AngularJS

官方网站
https://angularjs.org/
一个前端MVC框架,用来构建SPA,单页应用

安装

只需要引入Angular.js就好
可使用

1.CDN

百度静态资源库 http://cdn.code.baidu.com/

http://apps.bdimg.com/libs/angular.js/1.5.0-beta.0/angular.js

2.本地

推荐使用npm下载
新建一个文件夹,今后称为工作目录
打开控制台
cd 到工作目录
或者用Shift + 右键
在Windows下推荐使用ComEmu https://conemu.github.io/

npm init

按提示输入
如果npm没有反应,则需要安装node.js https://nodejs.org/en/
如果npm版本过低,不如卸载了重新安装

在npm init之后会有一个 package.json文件,里面记录的包的信息
继续输入

npm install angular

注意是angular不是angularjs
完成后在工作目录会生成一个node_modules文件夹,里面有angular文件夹,再里面就是我们要的angular.js

开发环境

推荐使用jetbrains的webstorm http://www.jetbrains.com/webstorm/ 不过这个收费
本文采用visual studio code https://code.visualstudio.com
在VSC中打开工作目录,就可以开始编码了
由于Angular需要一个服务器?
使用WebStorm可以开一个端口来运行,用VSC的话只能使用火狐开发者版作为浏览器进行调试
https://www.mozilla.org/zh-CN/firefox/developer/

接下来,就可以进行愉快的AngularJS开发了

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值