如何添加JavaScript到Joomla模板中去

本文介绍如何在Joomla模板中轻松添加JavaScript。通过使用Joomla 1.5 API调用或JHTML方法,可以方便地引入外部JavaScript库文件。此外,还提供了加载MooTools框架的方法。
这篇文章主要是针对那些不太了解PHP,HMTL和JavaScriptr的人,告诉你如何轻松的用Joomla1.5 API calls将JavaScript添加到模板中去.
用以下代码将 javascript库文件 路径为/media/system/js/sample.js添加到模板中去:
view source
print?
1.<?php
2.$document = &JFactory::getDocument();
3.$document->addScript( '/media/system/js/sample.js' );
4.?>

你也可以用JHTML方法来添加一个JavaScript文件:
view source
print?
1.<?php
2. $filename = 'filename.js';
3. $path = 'path/to/file/'; // add the path parameter if the path is different than : 'media/system/js/'
4. JHTML::script($filename, $path);
5.?>

下面多了第三个参数,是个布尔值,如果你想载入MooTools(是一个简洁,模块化,面向对象的JavaScript框架。它能够帮助你更快,更简单地编写可扩展和兼容性强的JavaScript代码)就设该值为TRUE.
view source
print?
1.<?php
2. $filename = 'filename.js';
3. $path = 'path/to/file/'; // add the path parameter if the path is different than : 'media/system/js/'
4. JHTML::script($filename, $path, true); // MooTools will load if it is not already loaded
5.
6.?>

注意:1.6版本可能会有所不同
转自:http://www.lamp99.com/joomla/how-to-add-javascript-to-a-joomla-template-to/
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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