第一章 Django环境配置

本文介绍如何搭建Django环境,包括下载、安装及测试Django的方法,并通过实例展示如何创建及运行一个简单的Django项目。

参考自   http://djangobook.py3k.cn/2.0/

搭建Django环境
1,下载 Django
  官网下载 https://www.djangoproject.com/download/
我这里使用 Git获取最新的版本
git clone https://github.com/django/django.git


2,安装
在终端切换到django目录,执行指令:
python setup.py install


3,测试Django安装
在shell中打开python的交互解释器
如果安装成功,能导入django模块
        >>> import django
        >>> django.VERSION




开始一个项目
1 切换到存放代码的目录,执行指令(例如我是放在djcode/下):
django-admin.py startproject mysite


生成如下结构文件
└── mysite
    ├── manage.py
    └── mysite
        ├── __init__.py
        ├── settings.py
        ├── urls.py
        └── wsgi.py
文件解释如下:
__init__.py :让 Python 把该目录当成一个开发包 (即一组模块)所需的文件。 这是一个空文件,一般你不需要修改它。
manage.py :一种命令行工具,允许你以多种方式与该 Django 项目进行交互。 键入python manage.py help,看一下它能做什么。                        你应当不需要编辑这个文件;在这个目录下生成它纯是为了方便。
settings.py :该 Django 项目的设置或配置。 查看并理解这个文件中可用的设置类型及其默认值。
urls.py:Django项目的URL设置。 可视其为你的django网站的目录。 目前,它是空的。

2 运行开发服务器
切换到mysite目录,运行下面命令:
python manage.py runserver




在浏览器访问 http://127.0.0.1:8000 就能看到页面

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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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