ionic

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头部

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<ion-header-bar class="bar-calm">

<h1 class="title">加载更多</h1>

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内容

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<ion-content>

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下拉刷新的控件

ion-refresher

pulling-text 显示的问题,提示

pulling-icon 图标

on-refresh 刷新时候的回调方法

请求网络,加载数据

-->

<ion-refresher pulling-text="刷新..." on-refresh="shauxin()">



</ion-refresher>

<ul class="list">

<li class="item" ng-repeat="n in names">{{n}}</li>

</ul>

</ion-content>

<script type="text/javascript">

var mo = angular.module("myApp", ["ionic"]);

mo.controller("myCtrl", function($scope,$http) {

$scope.names = ["杨过", "胡一刀"];

//刷新的方法

$scope.shauxin = function() {

$http.post("data/data1.json").then(function(req){

//接收数据

var newNames = req.data;

for(var i = 0;i<newNames.length;i++){

names.push(newNames[i].name);

}

//发送广播

$scope.$broadcast('scroll.refreshComplete');

},function(req){

console.log("shibai---")

}).finally(function(){

console.log("finally---")

});

}

})

</script>
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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