4、深入了解Silverlight项目:类型、结构与功能

深入了解Silverlight项目:类型、结构与功能

一、Silverlight项目模板概述

Silverlight提供了多种项目模板,每种模板都有其特定的用途和特点,以下是对常见模板的详细介绍:
1. Silverlight Application
- 特点 :这是Silverlight项目的基础模板,初始仅包含一个页面。在Silverlight 2时代,它是创建Silverlight应用程序的唯一模板,相当于一个空白画布。
- 适用场景 :适用于创建小部件、游戏、横幅、广告和视频播放器等,当不需要复杂的项目初始架构时,该模板非常实用。
- 创建项目 :使用此模板创建项目时,会弹出窗口让你创建对应的Web应用程序或网站来托管Silverlight项目,并选择目标Silverlight版本。虽然技术上可以将Silverlight应用程序作为独立项目运行(运行时会自动生成HTML页面来托管),但不建议这样做,因为功能会受到限制。
2. Silverlight Navigation Application
- 特点 :Silverlight 3引入了导航框架,该模板实现了此框架,为使用导航功能提供了良好的起点。
- 适用场景 :适合创建应用程序,而不是小部件。
3. Silverlight Business Application
-

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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