一个简单的dwr小例子

在别人指导下写的一个DWR小小例子:

第一步 放dwr.jar到WEB-INF\lib下

第二步 配置web.xml里的servlet和servlet-mapping

[code]
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE web-app PUBLIC "-//Sun Microsystems, Inc.//DTD Web Application 2.3//EN"
"http://java.sun.com/dtd/web-app_2_3.dtd">
<web-app>
<servlet>
<servlet-name>dwr-invoker</servlet-name>
<servlet-class>uk.ltd.getahead.dwr.DWRServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>debug</param-name>
<param-value>true</param-value>
</init-param>
<load-on-startup>5</load-on-startup>
</servlet>
<servlet-mapping>
<servlet-name>dwr-invoker</servlet-name>
<url-pattern>/dwr/*</url-pattern>
</servlet-mapping>
</web-app>
[/code]

第三步,写一个最简单的dwr.xml,放在WEB-INF下

[code]
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE dwr PUBLIC "-//GetAhead Limited//DTD Direct Web Remoting 2.0//EN" "http://getahead.org/dwr/dwr20.dtd">
<dwr>
<allow>
<create creator="new" javascript="JavaDate">
<param name="class" value="java.util.Date"/>
</create>
</allow>
</dwr>
[/code]

然后写个html,里边引入dwr的engine.js和util.js和你在dwr.xml里定义的js
Date.html

[code]
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
<head>
<title>date.html</title>
<meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3">
<meta http-equiv="description" content="this is my page">
<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
<!--<link rel="stylesheet" type="text/css" href="./styles.css">-->
<script type='text/javascript' src='dwr/interface/JavaDate.js'> </script>
<script type='text/javascript' src='dwr/engine.js'> </script>
<script type='text/javascript' src='dwr/util.js'> </script>
<script>
function callback(data) {
alert(data);}
JavaDate.getTime(callback);
</script>
</head>
<body>
</body>
</html>
[/code]


好了,启动TOMCAT,访问Date.html就可以看到结果:弹出一个对话框,上边显示服务器返回的当前时间值,类型为long
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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