freemarker的一些心得

本文介绍了Freemarker模板引擎的一些实用技巧,包括如何导入其他模板文件并传递当前数据上下文,如何判断变量是否为空,以及如何使用局部变量和自定义Map数据结构。

  • 可以导入其它的ftl.而且当前的数据也带过去了。比如 <#include "head.ftl">
  • 判断一个数据是否为null,使用 <#if common.username??>
  • 局部变量,比如一个计数器,可以用 <#assign floor=0 > 初始化,然后用<#assign floor=floor+1 >进行递增
  • 使用自定义的Map数据 
    Map map = 。。。。 
    map.put("key","value"); 
    root.put("myMap",map); 
    这样来存入数据 
    然后使用 ${myMap["key"] 拿到数据
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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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