firefox和ie对于字符串的不同解析

本文通过一个简单的JavaScript示例,展示了在不同浏览器环境下访问字符串元素的区别。特别是在使用IE与Firefox时,直接通过索引访问字符串的方式存在差异。

请看普通的一则js代码:

var str = "ab";
var str_1 = str.substr(0, 1); //弹出 a
var str_2 = str.substr(1, 1); //弹出 b

 但是,如果按照PHP的写法,这样写js:

var str = "ab";
var str_1 = str[0]; //ie返回 undefined;firefox则返回 a
var str_2 = str[1]; //ie返回 undefined;firefox则返回 b

 

我的js代码采用了prototype框架,当时没有在String API中查到相应方法,就想当然地用了后面的方法,当时我一直用firefox测试网页,因此未能及时发现。后来,用ie浏览,总是出现错误信息。费了好大劲儿,才找到。

哈,有时候,想偷懒,却害了自己。

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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