软件20-4 陈珊珊 Laravel 4

本文将深入解析圣杯布局在网页设计中的应用,展示如何通过flexbox实现三栏等宽布局,适合初学者理解弹性盒子布局原理。

圣杯布局

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title>@yield("title",'圣杯布局学习')</title>
</head>
<style>
   header {
       background-color: lightblue;
       height: 150px;
       width: 100%;
        line-height: 150px;
       text-align: center;
   }
   .flex-box {
       display: flex;
   }
   .flex-left {
       background-color: lightpink;
       flex: 0 0 200px;
       height: 400px;
       width: 100px;
        line-height: 400px;
        text-align: center;
   }
   .flex-center {
       background-color: mediumpurple;
       flex-grow: 1;
       height: 400px;
       width: 50px;
        line-height: 400px;
        text-align: center;
   }
   .flex-right {
       background-color: lightpink;
       flex: 0 0 200px;
       height:400px;
       width: 100px;
        line-height: 400px;
        text-align: center;
   }
   footer {
       background-color: lightblue;
       height: 150px;
       width: 100%;
        line-height: 150px;
        text-align: center;
   }
</style>
<body>
     <header>header</header>
     <div class="flex-box">
        <div class="flex-left">@yield('left')</div>
        <div class="flex-center">@yield('main')</div>
        <div class="flex-right">@yield('right')</div>
     </div>
     <footer>footer</footer>
</body>
</html>
@extends('layout.shengbei')
@section('title','shengbei')
@section('left')
<p>left</p>
@endsection
@section('main')
<p>center</p>
@endsection
@section('right')
 <p>right</p>
@endsection

在这里插入图片描述

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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