开发meteor的Smart package(智能包)过程

meteor的SmartPackage方式带来开发的方便,这里介绍的是关于https://atmosphere.meteor.com/的智能包开发。具体开发过程介绍为https://atmosphere.meteor.com/wtf/package
下边是我做测试的流程
1、新建文件夹:meteor-package-make,文件夹下建hello.js,smart.json,package.js
2、smart.json内容为:
{
"name": "demo-pkg",
"description": "智能包测试",
"homepage": "",
"author": "魏永清",
"version": "0.1.0",
"git": "",
"packages": {}
}

package.js内容为:
Package.describe({
summary: "我的分模块开发智能包测试"
});

Package.on_use(function (api, where) {
api.add_files('hello.js', 'client');
});

hello.js只是简单控制台打印,
function sayWei(){console.log('this is weiyongqing,研究群:256195986,')};
但在实际开发中应该使用闭包进行代码隔离,这些可以看一下https://atmosphere.meteor.com网站上的库代码
好,ok,本地开发就这么简单,然后下一步怎样加到一个meteor项目中去
1、新建一meteor项目,注意用mrt命令
mrt create demo-smart
cd demo-smart
2、修改smart.json文件,添加上边建立的包,
{
"meteor": {
"git": "https://github.com/meteor/meteor.git",
"branch": "master"
},
"packages": {
"package-make" : {
"path": "/media/main/weiyongqing/project/meteor-package-make"
}
}

3、运行:
mrt add package-make
mrt
启动服务
4、在google浏览器输入localhost:3000,按F12键,可在浏览器控制台下看到打印hell.js程序中文字
实验完毕。
只是一个简单示例,复杂的参考https://atmosphere.meteor.com上的库
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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