jstl概述

JSTL作为一种标准标签库,提供了一系列自定义标签来实现数据操作管理、访问数据库等功能,有效替代了JSP页面中的Scriptlets代码,简化了WEB应用开发流程并增强了其跨平台能力。

JSTL属于服务端的技术,需要服务端解释支持

JSTL标准标签库是一种自定义的标签库集合,实现了Java程序的基本功能:如数据操作管理,访问数据库,迭带和条件判断等等。它通过将常用的功能封装成简单的语法标记,有效的取代了JSP页面的Scriptlets代码 ,简化了WEB的开发过程,使得开发人员可以利用自定义标签机制来创建JSP自定义标签。

 

JSTL提供了统一的接口,保证了WEB应用在不同服务器上的可移植 ;它能够允许设计工具与WEB应用的有效集成。正是由于JSTL独特的优势,使得它作为开放式源代码的标签库正在被不断完善。

由于它的目的是取代scriptlets,那么它必须具备程序语言 的一般控制:顺序;分支;迭代;   定义变量和数组什么的。

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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