Struts 2.1,安全的传统MVC框架选型

Struts2.1.6版本更新包括Convention-Plugin的完善,提供全面的annotation支持,允许开发者减少对struts.xml配置文件的依赖。此外,还将不常用的组件如Dojo剥离到插件中,保持核心框架的简洁。

Struts2.1继承了Struts无敌的用户数量,加上Webwork大为优雅的架构,再加上新鲜出炉的2.1版Convention Plugin在RoR式零配置文件方面的完善,个人对它已相当满意。

没人知道多如牛毛的传统MVC框架中哪个是最好的,但就像硬件界买IBM不会犯错一样,Struts2.1也应该是未来一段时间里安全的选择,特别是企业里有N多开发团队和开发人员的时候。

当然,现在fashion已从传统MVC框架转向RIA与Ajax套装了,这要另论。

Struts2.1.6的更新,可见InfoQ中文站的一篇报道

1.Convention-Plugin,比原来的CodeBehind-Plugin提供了完整的annotation以供默认大于配置失效时使用,让人可以放心的告别struts.xml。

2.号称2.1.6是一道坎,过了之后更新速度会大大加快。以前2.1.2 Beta挂了好久没动静,搞得大家以为项目要死掉了。

3.将Dojo这类我们并不关心的东西剥离到了plugin中,让人觉得Struts2的掌舵人不会让项目像Spring那样急速膨胀。

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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