4-Laravel-视图

控制器返回视图

视图可以从路由直接返回,但是一般都会从控制器返回视图。返回视图的时候要传参数,控制器把参数传给视图有三种方法。

  • With方法传参
$view = view('greeting')->with('name', 'Victoria');
  • 封装成关联数组传参
return view('greetings', ['name' => 'Victoria']);
  • 用compact方法包装
return view('greetings',compact('data1','data2'));
blade模板
  • {{$name}},双大括号可以直接取值
  • @{{$name}},前面加@可以让双大括号原样输出
  • {{!! $str !!}},加四个感叹号可以让HTML标签不经过转义输出,生成有效的标签。
流程控制

就是ifelse等等一些语法,有需要再看看文档吧。

子模板
  • 使用@include,可以包含其他的视图
  • 使用@yield,可以在模板中声明要填充的内容,在实际页面中使用@extends(‘yield.文件名)来引入模板,使用@section(‘yield属性名’)和@endsection来对内容进行填充。
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,重点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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