11、GWT 应用开发:从调试到部署全流程指南

GWT 应用开发:从调试到部署全流程指南

1. 调试代码

在开发复杂的 GWT 应用时,调试是必不可少的环节。可以使用调试窗口顶部的导航按钮逐步查看和进入代码。调试器在理解空指针错误方面非常有用,在构建复杂应用时,这类错误似乎不可避免。例如,忘记在使用对象(小部件和面板)之前创建它们时,就可能会遇到空指针错误。借助调试器,可以快速找到这些错误。想象一下,如果仅通过查看 JavaScript 代码来查找错误,难度会有多大,更不用说要确保在所有浏览器版本中代码的一致性了。

当使用远程过程调用(RPC)等更高级的技术时,调试器也很有用,因为 Java 代码会部署到服务器上。在托管模式下执行此类应用时,可以将调试器连接到客户端和服务器端的代码。

2. 进入 Web 模式前的编译代码

托管模式为系统测试提供了一个受保护的环境,因为 Java 代码可以被解释和调试。而在 Web 模式下,应用程序将真正运行,此时应用程序已被编译成之前讨论过的 Web 技术,不再是 Java 代码,而是针对每个浏览器和区域设置组合生成了多个 JavaScript 文件(在 GWT 中称为排列)。

随着创建的应用越来越复杂,包含和管理不同的 GWT 属性,排列的数量也会增加。例如,完整的仪表板应用会有一个内部网版本和一个互联网版本,可通过设置 externalvisibility 属性来选择。这意味着排列矩阵空间将涵盖浏览器、区域设置和外部可见性。幸运的是,GWT 会为你处理所有这些,并为用户选择正确的排列。

在 Web 模式下执行应用的第一步是编译 Java 代码。编译通过执行编译脚本完成,该脚本由应用创建命令贴心地创建好了。它位于 Dashboa

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值