1、探秘Web小工具:从基础到应用

探秘Web小工具:从基础到应用

1. 重新认识Web小工具

很多Web专业人士可能认为Web小工具不过是玩具或干扰项,但这种看法是错误的。正确开发的小工具是强大的网络流量生成工具,能将你的网络内容传播到网站之外,吸引访客回流,同时提升整体知名度,而且开发成本相对较低。此外,随着智能手机等支持网络的移动设备的普及,Web小工具与这些设备存在天然的协同效应,成为进入这个不断增长市场的理想切入点。

2. Web小工具的定义

目前Web小工具尚无统一标准,W3C正在制定全面的小工具标准。在本文中,Web小工具是指将你的网络资源分发到网站之外的微型Web应用程序。以下是对这个定义的详细拆解:

2.1 微型Web应用程序

  • 基于Web技术 :小工具基于标准的Web开发技术,如XHTML、CSS和JavaScript。这意味着Web开发者无需学习新的技术就能利用小工具技术。借助JavaScript和网络连接,还可以使用Ajax技术。同时,现有的CSS或JavaScript库也可在小工具中使用。不过,目前Flash、Silverlight等插件在移动浏览器中的支持有限,若要部署到智能手机,最好避免使用这些技术。
  • 尺寸微小 :小工具的视觉尺寸通常较小,高度和宽度一般不超过几百像素,有时甚至更小。这对视觉设计有明显影响,图形通常会减到最少,字体也会缩小到最小可读尺寸。布局方面,为了容纳更多内容,小工具内容常被分成不同的页面或板块。此外,尺寸限制要求将功能精简到核心,一个好的小工具通常只专注于一项任务并将其做好。
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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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