23、Laravel API开发:排序、过滤、转换、嵌套及认证全解析

Laravel API开发:排序、过滤、转换、嵌套及认证全解析

1. 排序和过滤

1.1 JSON API规范

JSON API是处理基于JSON的API中许多常见任务的标准,包括过滤、排序、分页、认证、嵌入、链接、元数据等。虽然Laravel的默认分页不完全符合JSON API规范,但它为我们指明了正确的方向。JSON API规范要求文档至少包含以下顶级成员之一:
- data :文档的“主要数据”
- errors :错误对象数组
- meta :包含非标准元信息的元对象

data errors 不能在同一文档中同时存在。

1.2 排序API结果

1.2.1 单字段单方向排序
// Handles /dogs?sort=name
Route::get('dogs', function (Request $request) {
    // Get the sort query parameter (or fall back to default sort "name")
    $sortCol = $request->input('sort', 'name');
    return Dog::orderBy($sortCol)->paginate(20);
});
1.2.2 单字段双向排序
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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