DWR总结

index:

1,什么是dwr
3,dwr的执行流程
4,dwr的推拉技术
5,dwr与Ajax的联系



一,什么是dwr?


dwr是对Ajax的封装。隐藏http协议,扩展性,兼容性及强。简单的说就是能够在javascript直接调用java方法,

 

而不必去写一大堆javascript代码。它的实现是基于ajax的,可以实现无刷新效果。

 


三,dwr的执行流程?


1,使用dwr需要在web.xml里配置dwr。


2,然后在与web.xml文件的同级目录下创建一个dwr.xml文件,这个文件定义了dwr的名字以及传送

 

的数据映射到哪个类里面。


3,在JSP页面上导入JS。


4,然后进行数据推送。



四,dwr的推拉技术?


dwr3.0的推技术:客户端在不刷新页面的情况下,服务器端主动改变客户端页面内容。


dwr2.0的拉技术:向服务器发出请求,然后服务器处理完了,再响应。

 


五,dwr与Ajax的联系?


1.Ajax是可以说是一种创建交互式网页应用的网页开发技术,实现局部刷新等功能,采用客户端脚本与 Web 服务器交换

 

数据。


2.Dwr是一种框架,并且它是基于Ajax的基础之上,所以Ajax的功能Dwr也具有了,能够在javascript直接调用java方

 

法,实现局部刷新,也可以说Dwr是对Ajax的Java封装。

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、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路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,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与求解,展示了Matlab在机器控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN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,从事机器控制、自动化、智能制造、工智能等相关领域的科研员及研究生;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员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用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结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 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与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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