30、GWT开发:JSNI组件构建与模块化应用实践

GWT开发:JSNI组件构建与模块化应用实践

1. JSNI组件构建

在开发过程中,JSNI(Java Script Native Interface)是一种强大的方式,可用于与现有的JavaScript库进行交互,填补GWT可能尚未具备的功能空白。

1.1 Google搜索小部件的创建

在创建Google搜索小部件时,有一系列特定的步骤需要遵循。首先,要在JavaScript库中设置回调方法。示例代码如下:

searchControl.setOnKeepCallback(null,       
                                $wnd.__callbackMethod, 
                                $wnd.GSearchControl.KEEP_LABEL_KEEP);

这里注册了一个新的JavaScript方法,该方法会调用作为参数传入的监听器的 onKeep() 方法。若用户在搜索结果后点击“Keep”标签,这个新方法就会被调用。

创建Google搜索小部件的完整步骤如下:
1. 创建搜索控件 :这是构建小部件的基础,为后续添加搜索器和设置选项提供基础。
2. 添加搜索器 :可以添加多种类型的搜索器,如网页搜索器、视频搜索器、新闻搜索器、博客搜索器和本地搜索器等。
3. 创建选项

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B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,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求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法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神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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