10、GWT 应用开发:从构建到调试

GWT 应用开发:从构建到调试

1. 应用开发阶段 2:完善应用

在 Java 代码中,需要一个类实现 EntryPoint 接口,作为应用的起始点。在模块 XML 文件中,要告知编译器哪个类实现了该接口。最后,注入样式表,完成这些操作后,Dashboard 应用的第一个版本在功能上就完成了,但还缺少样式使其呈现出预期的效果。

1.1 模块 XML 文件与 Java 类路径

GWT 模块 XML 文件和 Java 类路径只是松散关联。XML 文件指出 GWT 依赖,类路径指出 Java 依赖。如果模块 XML 文件中提到某个特定模块,但它的源代码不在 Java 类路径中,编译将会失败。

1.2 应用样式

应用样式最明显的例子是为 Dashboard 应用添加渐变色蓝色背景。在普通 HTML 和 CSS 中,设置网页背景图像很简单,只需在样式表中为 body 元素设置条目,示例代码如下:

body {
    margin: 0;
    padding: 0;
    background: #111fff;
    background-image:url("DashboardBackground.jpg");
}

然后将样式表链接到 HTML 中。

在 GWT 中,编译后是简单的 HTML 和 JavaScript,同样的 CSS 方法也适用。需要创建一个 Dashboard.css 文件,存储在

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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