工作随笔

本文记录了在网页开发中遇到的两个常见问题:使用StringBuffer时页面报错及对象间的传递问题,并分享了解决方案。

以下是前段时间遇到的几点小问题,记下来以面以后再犯!

第一,在上次网页的修改过程中,在使用StringBuffer时,页面总是报错,打印出StringBuffer instance总是对象的地址。于是判定该对象没有实例化,但程序中有明显对该对象赋值和操作语句。最后查出原因,在声明StringBuffer对象时,一定要调用该对象的setLength()方法,将其置0。

第二,对象(变量)的传递问题,涉及到值传递,引用传递,地址传递三种传递方式,直接在网页中进行对象间赋值,根据上次实际情况,象是引用传递,这个需要进一步弄清楚,先记下来。

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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