7月28日 SSM 周六

使用ZTree实现菜单功能
本文介绍了一种利用ZTree插件实现动态加载菜单的方法。通过配置简单的JSON数据,即可生成具有层级关系的菜单结构,并演示了如何初始化ZTree及设置相关属性。
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";
%>

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
  <head>
    <base href="<%=basePath%>">

    <title>My JSP 'index.jsp' starting page</title>
    <meta http-equiv="pragma" content="no-cache">
    <meta http-equiv="cache-control" content="no-cache">
    <meta http-equiv="expires" content="0">    
    <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3">
    <meta http-equiv="description" content="This is my page">
    <!--
    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css">
    -->
  <script type="text/javascript" src="js/jquery-1.8.2.js"></script>
  <link rel="stylesheet" href="ztree/css/zTreeStyle/zTreeStyle.css" type="text/css"></link>
  <script type="text/javascript" src="ztree/js/jquery.ztree.all.js"></script>
  <script type="text/javascript">
    $(function (){
        var setting;
        var zTreeNodes;
        setting={
            data:{
                simpleData:{
                    enable:true,
                    idKey:"mid",
                    pIdKey:"pid",
                    rootPId:0
                },
                key:{
                    name:"mname",
                    url:"url",
                    target:"target"
                }
            }
        };
        zTreeNodes=[{mid:1,pid:0,mname:'管理平台'},{mid:2,pid:1,mname:'用户管理'},
        {mid:3,pid:2,mname:'用户信息',url:'../getUserList.do',target:'rigth'}];
        $.fn.zTree.init($("#z"),setting,zTreeNodes);
    });
  </script>
  </head>

  <body>
    <div id="z" class="zTree"></div>
  </body>
</html>

罗曼·罗兰说得好:

世界上只有一种真正的英雄主义,那就是看清生活的真相之后,依然热爱生活。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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