XML文件源码察看器(二) (转)

本文介绍了一个使用JavaScript实现的XML文件源码查看器。该查看器能够解析并展示XML文件的内容,并支持不同类型的XML节点高亮显示。文章提供了源代码及使用说明。
XML文件源码察看器(二) (转)[@more@]

二、JS源代码XML:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:Office:office" />

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刘海龙,stan


[eMail]xiaoleilong@mail.biti.edu.cn[/email]


2003">2003-5-9整理


--&gt




XML Src Viewer



 BODY {font-family:Tahoma,Arial,sans-serif; font-size:sourceValue="10" UnitName="pt">10pt}


 .heading {font-family:Tahoma,Arial,sans-serif; font-size:14pt; font-weight:bold}


 .cite {font-family:Tahoma,Arial,sans-serif; font-size:8pt}





XML 源码察看器


RM name="form1" enctype="multipart/form-data" method="post" action="">






<!---------------------------------------------------------------------------&gt







function parseXML()


{


 var domXMLData=new ActiveXobject("MSXML2.FreeThreadedDOMDocument");


 var strFilePath;


 strFilePath = document.form1.file.value;


 if(strFilePath=="")


 txtData.innerHTML='

请浏览选择需要察看的xml文件. :)

' ;


 else


 {


 domXMLData.load(strFilePath);


 if (domXMLData.parseError.errorCode != 0)


 {


 txtData.innerHTML='

Invalid XML file: ' + domXMLData.parseError.reason+"

";


 return;


 }


 //递归遍历不同类型子节点,加上高亮标记 ( )


 txtData.innerHTML = renderChildNodes(domXMLData, 0);


 }


}





var g_strNodeTypes = new Array('', 'ELEMENT (1)', 'ATTRIBUTE (2)','TEXT (3)', 'CDATA SECTION (4)', 'ENTITY REFERENCE (5)','ENTITY (6)', 'PROCESSING INSTRUCTION (7)', 'COMMENT (8)','DOCUMENT (9)', 'DOCUMENT TYPE (10)', 'DOCUMENT FRAGMENT (11)','NOTATION (12)');





//函数名:renderChildNodes


//参数:nodNode -- xml 节点


// intLevel -- 层数,用于缩进


function renderChildNodes(nodNode, intLevel)


{


 var strNodes = ''; //用于显示的 html 字符串,处理的结果


 var intCount = 0; //循环遍历用的临时变量


 var intNode = 0; //循环遍历用的临时变量


 var nodAttrList; //属性集





来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/10752043/viewspace-959475/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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