页面中多个回车提交

JS键盘事件处理
本文介绍了一种使用JavaScript处理键盘事件的方法,特别是在捕获回车键输入时的不同实现方式,包括兼容IE和Firefox浏览器的解决方案。
// 这种方法不用调用该函数
<script language="javascript">   
   function KeyDown()
   {
         // 当按下“回车键”时执行Submit事件
        if (window.event.keyCode == 13)
        {     
             // 前台调用后台事件
            var keyword = document.getElementById("txtMail").value;
            if (keyword.length > 0)
            {
               __doPostBack("ibtnSubmit '');
            }
         event.returnValue = false;
       }   
   }
   document.onkeydown = KeyDown; 
</script>
// 这种可以兼容IE和Firefox
调用 onkeydown="SetClick(event);"

    function SetClick(evt)
    {
        if (KeyInput(evt) == 13)
        {
            document.getElementById("<%=tbnCreate.ClientID %>").focus();
        }
    }
   
    function KeyInput(evt)
    {
        if (window.event) // IE
        {
            return evt.keyCode;
        }
        else if (evt.which) // FF NE
        {
            return evt.which;
        } 
    }
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在机器人控制、智能算法与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与动力学建模;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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