山东大学暑期项目实训

暑期项目实训第三周(二)

今天将学生端界面进行完善。因为刚开始我们是和教师端同步进行的,现在需要将教师端和学生端进行分离了,学生端界面和教师端界面是有所不同的。比如教师能发布专题,而学生不能发布,因此个人界面就需要进行修改和完善。

以下是代码片段

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    <el-link href="/#/blog/add"  style="color: #333333;text-decoration: none">新建博客</el-link>
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    <el-table-column type="expand">
      <template slot-scope="props">
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    </el-table-column>
    <el-table-column
        label="博客名称">
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        {{props.row.title}}
      </span></el-button>
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    </el-table-column>
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        label="编辑时间"
    >
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      <span content="time">
        {{props.row.editTime}}
      </span>
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    </el-table-column>
    <el-table-column
        label="操作">
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      </template>
    </el-table-column>
  </el-table>
</div>
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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