山东大学暑期项目实训

在这个暑期项目实训的第四周中,我们专注于制作文章和专题的标签模板。通过提供的代码段,我们可以看到一个用于创建专题的表单,包括输入专题名称和简介。此外,还有一个展示博客列表的表格,列出了博客名称和操作选项,如编辑和删除。用户可以通过hover弹窗查看完整的博客名称,并能进行编辑和删除操作,提供了便捷的博客管理体验。

暑期项目实训第四周(二)

制作文章label模板,专题label模板;


 <div>
    <Leftbar>
    </Leftbar>
    <headers_copy>
    </headers_copy>
    <div class="s-content">

      <el-form :model="ruleForm" :rules="rules" ref="ruleForm" label-width="100px"
               style="margin-top: 80px;margin-left:250px;margin-right: 50px" class="demo-ruleForm">
        <el-form-item label="专题名称" prop="subName">
          <el-input v-model="ruleForm.subName"></el-input>
        </el-form-item>
        <br>
        <el-form-item label="专题简介" prop="content">
          <el-input type="textarea" v-model="ruleForm.content"></el-input>
        </el-form-item>
        <br>
        <el-form-item>
          <el-button type="primary" @click="submitForm('ruleForm')">立即创建</el-button>
          <el-button @click="resetForm('ruleForm')">重置</el-button>
        </el-form-item>
      </el-form>
    </div>
  </div>
 <div>
    <Leftbar>
    </Leftbar>
    <headers_copy>

    </headers_copy>
    <el-table  class="blog"
               :data="tableData"
               style="width: 100%">

      <el-table-column
          label="博客名称"
          width="550">
        <template slot-scope="props">
          <el-popover trigger="hover" placement="top">
            <p>博客名称: <span content="name">
            {{props.row.title}}
          </span></p>
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              <el-button type="text"><span content="name">
            {{props.row.title}}
          </span></el-button>
            </div>
          </el-popover>
        </template>
      </el-table-column>
      <el-table-column  label="操作" >
        <template slot-scope="scope">
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      </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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