#117 Semi-Static Pages

本篇介绍如何在Rails应用中实现静态页面的几种方案。通过定义Pages控制器及路由规则,可以灵活地展示不同静态内容,如关于页面、联系方式等。
Static pages can sometimes be a little awkward to add to a Rails app. See a couple different solutions to this problem in this episode.
# pages_controller.rb
def show
if params[:permalink]
@page = Page.find_by_permalink(params[:permalink])
raise ActiveRecord::RecordNotFound, "Page not found" if @page.nil?
else
@page = Page.find(params[:id])
end
end

# routes.rb

map.static 'static/:permalink', :controller => 'pages', :action => 'show'

# or

map.with_options :controller => 'info' do |info|
info.about 'about', :action => 'about'
info.contact 'contact', :action => 'contact'
info.privacy 'privacy', :action => 'privacy'
end

<%= simple_format @page.content%>
or
<%= textilize @page.content %>
or
<%= RedCloth.new(@page.content).to_html %>
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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