21、Laravel 服务容器与测试全解析

Laravel 服务容器与测试全解析

1. 服务容器基础

在 Laravel 中,服务容器是一个强大的工具,它能帮助我们管理类的依赖和实例化。例如以下代码:

class Baz
{
    public function __construct() {}
}
class Foo
{
    public function __construct(Bar $bar, Baz $baz) {}
}
$foo = app(Foo::class);

这里,容器可以根据构造函数的类型提示自动解析 Bar Baz 的实例,这种方式被称为自动注入(Autowiring)。自动注入允许容器在不需要开发者显式绑定类的情况下,根据类型提示来解析实例。

在 PHP 中,类型提示(Typehinting)是指在方法签名中,将类或接口的名称放在变量前面,例如:

public function __construct(Logger $logger) {}

这表明传递给该方法的参数必须是 Logger 类型。

自动注入意味着,如果一个类没有显式绑定到容器,但容器能够解析它,那么容器就会进行解析。这包括没有构造函数依赖的类(如 Bar Baz ),以及构造函数依赖可以被容器解析的类(如 Foo )。而对

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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