angular 学习之路1

本文介绍Angular中的事件绑定、属性绑定及双向绑定方法,并详细解析了如何通过@input与@output进行组件间通信。此外,还提供了一个使用Input装饰器实现父子组件通信的例子。

() 事件绑定

 {{}}  [] 属性绑定  值绑定

[()]  双向绑定 view--model

<div class="container" [@flyIn]="'active'">
  <!--引用动画效果赋值给active-->
组件之间的通讯: @input与@output,借助于service


生命周期钩子

Input 示例   父组件需要通过属性绑定  

 [rating]="product.rating"
实现父子组件通信,注意需要在angular/core 中引入Input 模块

import { Component, OnInit ,Input} from '@angular/core';

@Component({
  selector: 'app-starts',
  templateUrl: './starts.component.html',
  styleUrls: ['./starts.component.css']
})
export class StartsComponent implements OnInit {
  @Input()
  private rating:number = 0;
  private stars:boolean[];     //组件私有属性
  constructor() { }

  ngOnInit() {
    this.stars = [true,true,true,true,true,];
  }

}



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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