《web应用技术》第8次课后作业

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于 2024-05-29 10:14:19 首次发布

我的小组长是  刘陈枝     ，我们组课程设计的题目是：    宠物救助管理系统         ，我认领的功能模块是：  宿舍管理        

1.查询所有，不分页

2.查询并分页

3.查询分页并搜索

少加了@Param

4.新建项目并完成分页查询操作

lengxiaoyi__
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注意：系统变量上面的用户变量里，不要有这两个，如果有应该去掉，以避免被干扰。点击确认关闭刚才的配置页面，这一步一定要做，否则刚才的配置不能生效。第3步：浏览器输入：http://localhost:8080。，而不是在原有的cmd里面输入 java -version。右键我的电脑->属性->高级->环境变量->系统变量。3、下载并安装idea（community版本免费）如图所示，新增一个，放在最上面即可。如果失败了，调整前面的配置，然后要。2、下载并安装tomcat。，不是上面的用户变量。
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另外，这里前端在使用按钮实现更新功能时，使用window.open（）方法，与使用链接实现更新功能相联系。浏览器输入：localhost:8080/show.html。查询（代码中仅实现姓名查询，风格类似）
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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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