jQuery学习小记

本文探讨了在HTML中加载多个JS库时出现的全局变量冲突问题,特别是“$”符号被不同库重复定义的情况。介绍了如何使用jQuery提供的noConflict方法来解决这个问题,并确保$(document).ready()等函数正常工作。

在HTML中加载了js包,注意定义的全局“$”变量,这个会影响jQuery的 “$”全局变量,导致 $( document ).ready( function () 失效。

有效的解决方法:

1.尽量在同一个项目中使用同一个js框架。

2.使用

恢复使用别名$,然后创建并执行一个函数,在这个函数的作用域中仍然将$作为jQuery的别名来使用。在这个函数中,原来的$对象是无效的。这个函数对于大多数不依赖于其他库的插件都十分有效。

jQuery 代码:

jQuery.noConflict();
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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