el表达式总结

l EL表达式用于获取数据,在JSP页面中可使用${标识符}的形式,通知JSP引擎调用pageContext.findAttribute()方法,以标识符为关键字从各个域对象中获取对象。如果域对象中不存在标识符所对应的对象,则返回结果为””(注意,不是null)。

• 示例:使用EL表达式获取request、session、applection域中的数据。

l EL表达式中也可以使用${customerBean.address}的形式来访问JavaBean对象的属性。

• 示例:使用EL表达式获取Bean属性。A

l 结合JSTL标签,EL表达式也可轻松获取各种集合中的元素。

• 示例:使用EL表达式获取List、Map集合中的元素。

l EL表达式也可使用类如${1==1}的形式进行简单的逻辑判断。

l JSTL标签库

• JSTL是sun公司开发的一套标签库,使用JSTL可以在页面中实现一些简单的逻辑,从而替换页面中的脚本代码。

• 在页面中使用JSTL标签需完成以下2个步骤:

1、导入jstl.jar和standerd.jar这两个JSTL的jar文件。

2、在JSP页面中使用<%@ tablib url=“” prifix=“” %>元素导入标签库。

• JSTL标签库中常用标签:

<c:foreach var=“” items=“”>

<c:if test=“”>

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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