10、Laravel 中用户数据的收集、处理与验证

Laravel 中用户数据的收集、处理与验证

1. 路由数据获取

URL 也是一种用户数据,获取 URL 数据主要有三种方式:通过 Request 门面、路由参数和 Request 对象。

1.1 从 Request 获取

注入的 Request 对象、Request 门面和 request() 辅助函数有多个方法可表示当前页面 URL 的状态,这里主要介绍获取 URL 分段信息。

URL 分段是指域名后的每组字符,例如 http://www.myapp.com/users/15/ 有两个分段: users 15
有两个可用方法:
- $request->segments() :返回所有分段的数组。
- $request->segment($segmentId) :获取单个分段的值,分段索引从 1 开始,如 $request->segment(1) 会返回 users

// 示例代码
$segments = $request->segments();
$firstSegment = $request->segment(1);
1.2 从路由参数获取

另一种获取 URL 数据的主要方式是通过路由参数,这些参数会注入到

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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