14、PHP 内容格式化、分页与自动提交系统详解

PHP 内容格式化、分页与自动提交系统详解

1. 超链接处理

在网页内容中,我们常常需要处理超链接。对于链接文本与 URL 不同的超链接,比如 Check out [L=http://www.php.net/]PHP[EL] 这种形式,我们可以使用正则表达式来处理。对应的正则表达式为 \[L=([-_./a-z0-9!&%#?+,'=:;@~]+)]([^\[]+)\[EL] ,它能捕获 URL( \\1 )和链接文本( \\2 )。在 PHP 中,使用 eregi_replace 函数实现替换的代码如下:

$joketext = eregi_replace(
    '\\[L=([-_./a-z0-9!&%#?+,\'=:;@~]+)]([^\\[]+)\\[EL]',
    '<a href="\\1">\\2</a>', $joketext);

这个正则表达式的一个好处是,它只会匹配成对的 [L] [EL] 标签。如果 [L] 标签缺少 [EL] 或者反之,这些标签在最终文档中不会被处理,方便网站更新者发现并修复错误。

2. 粗体和斜体文本处理

之前处理粗体和斜体文本的 PHP 代码可能会将不匹配的 [B]

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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