16、Laravel数据库操作与用户认证授权全解析

Laravel数据库操作与用户认证授权全解析

1. 数据库操作相关
1.1 多态多对多关系

在数据库操作中,多态多对多关系是一种常见且重要的关系类型。以下是相关代码示例:

public function events()
{
    return $this->morphedByMany(Event::class, 'taggable');
}

创建第一个标签的代码如下:

$tag = Tag::firstOrCreate(['name' => 'likes-cheese']);
$contact = Contact::first();
$contact->tags()->attach($tag->id);

访问多对多关系的相关项目:

$contact = Contact::first();
$contact->tags->each(function ($tag) {
    // Do stuff
});
$tag = Tag::first();
$tag->contacts->each(function ($contact) {
    // Do stuff
});
1.2 子记录更新父记录时间戳

默认情况下,任何Eloquent模型都会有 created_at

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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