zencart 引用模板语句

本文介绍了PHP网站中不同模块的加载过程及条件判断逻辑,包括头部、横幅、左侧栏、右侧栏和底部等部分的加载实现。通过对源代码的分析,展示了如何根据不同条件选择性地显示这些模块。

例如引用:head模板:

<?php
/**
* prepares and displays header output
*
*/
if (CUSTOMERS_APPROVAL_AUTHORIZATION == 1 && CUSTOMERS_AUTHORIZATION_HEADER_OFF == 'true' and ($_SESSION['customers_authorization'] != 0 or $_SESSION['customer_id'] == '')) {
$flag_disable_header = true;
}
require($template->get_template_dir('tpl_header.php',DIR_WS_TEMPLATE, $current_page_base,'common'). '/tpl_header.php');

?>

引 用banner:

<div id="mainWrapper">
<?php
if (SHOW_BANNERS_GROUP_SET1 != '' && $banner = zen_banner_exists('dynamic', SHOW_BANNERS_GROUP_SET1)) {
if ($banner->RecordCount() > 0) {
?>
<div id="bannerOne" class="banners"><?php echo zen_display_banner('static', $banner); ?></div>
<?php
}
}
?>

引用 left:

<?php
/**
* prepares and displays left column sideboxes
*
*/
?>
<div id="navColumnOneWrapper" style="width: <?php echo BOX_WIDTH_LEFT; ?>"><?php require(DIR_WS_MODULES . zen_get_module_directory('column_left.php')); ?></div></td>
<?php
}
?>

引用 right:

<?php
/**
* prepares and displays right column sideboxes
*
*/
?>
<div id="navColumnTwoWrapper" style="width: <?php echo BOX_WIDTH_RIGHT; ?>"><?php require(DIR_WS_MODULES . zen_get_module_directory('column_right.php')); ?></div></td>
<?php
}
?>

引用foot:

<?php
/**
* prepares and displays footer output
*
*/
if (CUSTOMERS_APPROVAL_AUTHORIZATION == 1 && CUSTOMERS_AUTHORIZATION_FOOTER_OFF == 'true' and ($_SESSION['customers_authorization'] != 0 or $_SESSION['customer_id'] == '')) {
$flag_disable_footer = true;
}
require($template->get_template_dir('tpl_footer.php',DIR_WS_TEMPLATE, $current_page_base,'common'). '/tpl_footer.php');?>

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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