45、Jython 模块与包的深入解析

Jython 模块与包的深入解析

1. 引言

在 Jython 编程中,模块和包的管理是一项重要的技能。Jython 不仅要处理自身的模块和包,还要与 Java 的包和类进行交互。理解不同的导入语句、Jython 与 Java 的差异以及模块和包的层次结构,对于编写高效、可维护的代码至关重要。

2. 导入语句

导入语句是 Jython 中用于引入模块、包或类的关键工具,它有四种不同的形式,每种形式都有其独特的用途和特点。

2.1 import X

这种形式类似于 Java 的导入语句,但在名称绑定上有所不同。Java 绑定最右侧的名称,而 Jython 绑定最左侧的名称。

import java.awt.TextComponent
print(dir())  # 输出: ['__doc__', '__name__', 'java']

如果模块 b 存在于包 A 中,导入语句如下:

import A.b
A.b.c()  # 调用模块 b 中的函数 c

对于不属于任何包的模块 sys ,导入时无需点符号:

import sys
print(sys.path)  # 输出 Python 版本的 Java
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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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