我的【藏羚头条】开发运营经验

本文介绍了藏羚头条APP的开发经验,该应用为藏文版个性化资讯客户端,涵盖多种内容形式。针对安卓设备不支持藏文显示的问题,提出了解决方案:通过HTTPClient下载网页并动态添加字体文件。

本次主要介绍藏羚头条app应该的开发经验。藏羚头条是藏文版聚合类个性化推荐资讯客户端,推荐内容包括文章,新闻,视频,音频,应用,公众号,藏文化图片素材,小游戏等。

在其实现过程中,主要难点在于安卓设备对h5藏文网页的显示,很多安卓设备未能支持藏文,需要通过收到安装藏文字体才能支持藏文显示,本方案通过如下思路解决藏文h5网页难题,通过android  httpclient将请求网页下载到内存中,将字体文件放在android工程assest目录中,通过修改网页源码,动态在客户端加入字体引用,然后在显示到webview即可。本方案仅适用于安卓4.1以上。

下载体验地址:http://zqkh.51sjfc.com:8099/download.aspx

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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