robotfriend(一)

这篇博客讲述了如何生成一个新的React项目,并添加全局包裹。详细步骤包括新建项目、构建Card组件,使用robots.js数据并引入tachyons进行样式设置。在CardList组件中遍历数据并展示,同时介绍了在App.js中整合Title、SearchBox和卡片列表。SearchBox使用state进行数据交互,通过onChange事件处理搜索功能,过滤并更新显示的机器人列表。

生成一个新的react 项目

添加一个全局包裹
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新建一个react项目
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创建成功后
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先build项目
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然后运行项目
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Build card component for Robot friend

构建Card组件

目前而言只需要一个index.js和index.css
APP.js App.css和logo.svg可以都不要
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首先建立card组件。新建一个文档card.js
其中有三个参数,姓名,邮件,id
一个card中由三部分组成:图片 姓名 邮件
图片由这个机器人网站生成
因此我们JSX组成部分如下
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Card组件需要引入index.js
一共设置了三个card
分别从robots.js中引入参数
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robots.js包含了大量的信息
因为没有用 export default,因此在引入index.js中要加括号
同时为了设置css,引入tachyons
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遍历robots.js 得到卡片列

新建一个cardlist.js
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引用时,robots作为参数传进去
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在cardlist对robots做遍历数组,最好加一个key,i为遍历的数
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Title和Search box

现在不止卡片了,还要有title和搜索框。就用一个app.js将整体都放在一起。

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从上到下分别是标题,搜索框和卡片
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而搜索框目前而言是个简单的Input,注意 EXPORT Searchbox 开头最好大写。
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搜索框数据交互

我们在这里要用到state
props是从来不改变的,input给的是什么就是什么。
而state可以变化。
将state放在父组件里面,这样一旦子组件有变化,父组件会知道,父组件pass state as props。
为了能用到state,我们需要新建一个类 变成 Class App extends Component
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需要一个constructor,在定义state之前,需要有个super()
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OnSearchChange 是父组件中的一个函数,参数是发生的event
在这里插入图片描述将它pass给searchbox
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在searchbox中 HTML有个property onChange,一旦发生变化召唤某函数。
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此刻在父组件中的 Onsearchchange就开始工作
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把输入的信息传递给Robots查找

用filter和includes()可以查找包含特定字符串的名字。
并且不能忘了要用setState更新searchfield
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但是我们只想显示查找到的robots,原来robots={this.state.robots}包含了所有的机器人。
我们把filterR这个变量移动到render里面,更新robot
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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强调了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
此项目旨在实现个简易而实用的RFID智能门禁控制系统。采用经典的51系列单片机——STC89C52作为核心控制器,集成MFRC522射频识别模块来读取RFID卡片信息。用户界面通过128x64像素的LCD显示屏展示相关信息,同时配备了键盘用于密码的输入、验证及修改。此设计结合了RFID技术的高效率识别与单片机的强大控制能力,适用于学习、教学或小型安防项目。 资源包含 源代码:完整C语言编写的源程序,涵盖了RFID识别、密码验证逻辑、显示控制以及用户交互等功能模块。 原理图:详细展示了整个系统的电路连接,包括单片机、MFRC522模块、LCD12864屏幕、按键等组件的电气连接方式,便于理解和自制。 技术特点 RFID技术应用:通过MFRC522模块实现非接触式身份认证,提升门禁安全性与便捷性。 人机交互界面:利用LCD12864显示屏直观展示状态信息,并通过物理按键进行操作,增加了系统的易用性。 密码安全机制:支持用户密码的设定和更改,增强系统安全性。 51单片机编程:适合初学者和专业人士学习51单片机应用开发,尤其是嵌入式系统与物联网领域的实践。 使用指南 环境搭建:确保你有合适的IDE(如Keil uVision)安装以编译51单片机的C代码。 原理图分析:详细阅读原理图,了解各部件间的连接,这对于正确搭建硬件平台至关重要。 编译与上传:将提供的源代码编译无误后,通过编程器或ISP接口烧录到STC89C52单片机中。 硬件组装:根据原理图搭建电路,确保所有组件正确连接。 测试与调试:完成后进行功能测试,可能需要对代码或硬件做适当调整以达到最佳工作状态。
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估(Python代码实现)内容概要:本文档围绕“基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估”展开,重点研究价格型需求响应对配电网供电能力的影响,结合硕士论文复现,利用Python代码实现相关模型与算法。内容涵盖需求响应机制建模、用户用电行为响应分析、配电网供电能力量化评估方法,并通过仿真验证策略的有效性。研究旨在提升配电网运行效率与韧性,促进可再生能源消纳,具有较强的工程应用背景。文档同时附带大量电力系统、优化调度、机器学习等领域Matlab/Python代码资源,服务于科研复现与教学实践。; 适合人群:具备电力系统基础知识和定编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源优化领域的技术人员,尤其适合开展需求响应、配电网优化相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现硕士论文中关于价格型需求响应与配电网供电能力评估的研究成果;②学习需求响应建模方法及其在配电网中的应用场景;③掌握Python在电力系统仿真与优化中的实际编程技巧;④获取丰富的科研代码资源以支持学术研究与项目开发。; 阅读建议:建议结合文档提及的代码资源进行实践操作,重点关注需求响应模型构建与供电能力评估指标设计部分,同时可参考文中列举的其他研究案例拓展研究思路。
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