(C7)Tapestry IoC:Case Insensitivity

本文介绍Tapestry5的IOC容器如何处理大小写问题,确保服务ID、对象提供器前缀及消息键等构造在使用时不区分大小写,提升开发体验。
本人翻译目的是用来学习Tapestry5的,共享出来希望大家批评指正。计划持续翻译。
chinajavawolf  
语法格式灵敏性
 
Ever get frustrated because you typed the right thing with the wrong case and your system blew up? We do.
不断遭受挫折 , 因为你用错误的书写格式键入了正确的内容并且你的系统区分大小写 ? 我们解决。
 
Tapestry IOC 试图忽略所有主要构造的大小写。
1.         服务ids.
2.         对象提供器前缀
3.         消息keys.
 
因而,getService("Baz", Baz.class)是首选的,但getService("BAZ", Baz.class) (or任何变体)
也将正常的工作。这也可扩展到其他命名约定,比如contributeFoo方法。它也应用在标注的值内。
 
只是语法格式被忽略—其他标点,像空格,必须严格匹配。
 
这是通过 CaseInsensitiveMap类支持的。
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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