忽略的Html5新增基本常用点

本文介绍了HTML5的诸多新特性,包括新文档类型、脚本和链接无需type属性、语义化标签、hgroup元素等。还提及图形元素、占位符、必要属性、autofocus属性等。此外,阐述了audio和video元素对音视频的支持,以及视频预加载、正则表达式等特性。

1.新的文档类型

       <!DOCTYPE html>

 

2.脚本和链接无需type

      <link rel="stylesheet" href="">

      <script src=""></script>

 

3.语义化的标签

      header footer

 

4.hgroup元素

     用于分组等 ,h1 h2等

 

5.标记元素等     

      mark 理解为高亮标签就可以。

 

6.图形元素

 

      figure标签元素,与figcaption结合 语义化的将注释和相应的图片联系起来

 

7.重新定义small标签

     用来被定义为小字,例如网站底部版权信息文字等。

8.占位符

     placeholder  

9.必要属性  

     required 新属性指定某一输入是否必须,两种方法声明这一属性。

     <input type="text" name="someInput" required>

          <input type="text" name="someInput" required="required">

10.autofocus 属性

     聚焦,利用自动聚焦属性<input type="text" autofocus>

11.audio

     不需要再依靠第三方插件来渲染音频,使用audio元素

     <audio autoplay="autoplay" controls="controls">

    <source src="file.org">

    <source src="file.mp3" <a href="file.mp3">Download</a>>

</audio>

12.video 支持

HTML5中不仅有<audio>元素,而且还有<video>。然而,和<audio>类似,HTML5中并没有指定视频解码器,它留给了浏览器来决定。虽然Safari和Internet Explorer9可以支持H.264式的视频,Firefox和Opera是坚持开源Theora 和Vorbis格式。因此,指定HTML5的视频时,你必须提供这两种格式。 

<video controls preload>

    <source src="file.mp4" type="video/mp4" codecs='avc1.42E01E, mp4a.40.2'>

    <source src="file.ogv" type="video/ogv" codecs='vorbis, theora'>

    <p>浏览器不支持<a href="file.mp4">Download</a></p>

</video>

13.视频预加载,显示控制条

      preload, controls 属性

 

14.正则表达式

     pattern属性直接插入一个正则表达式

     <form action="" method="post">

    <input type="text" name="country_code" pattern="[A-z]{3}" title="Three letter country code" />

    <input type="submit" />

</form>

 

 

 

 

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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