33、jQuery:强大的DOM操作工具与Drupal应用实践

jQuery:强大的DOM操作工具与Drupal应用实践

1. jQuery简介与优势

jQuery以“Write Less, Do More”为口号,将使用JavaScript操作DOM的常见重复任务封装在简洁直观的语法背后,使代码更短、更智能且易于阅读。例如,在Drupal中查找可折叠字段集内的 legend 元素,传统JavaScript代码如下:

var fieldsets = document.getElementsByTagName('fieldset');
var legend, fieldset;
for (var i = 0; fieldset = fieldsets[i]; i++) {
    if (!hasClass(fieldset, 'collapsible')) {
        continue;
    }
    legend = fieldset.getElementsByTagName('legend');
    if (legend.length == 0) {
        continue;
    }
    legend = legend[0];
    ...
}

而使用jQuery后,代码简化为:

$('fieldset.collapsible > legend:not(.collapse-processed)', context).each(
    function() { ... });
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,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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