32、GWT 应用的模块化开发指南

GWT 应用的模块化开发指南

1. 模块化结构创建

在模块化开发中,文件注入的顺序由模块 XML 文件中的列表顺序决定。若多个样式表包含相同名称的样式规则,仅最后使用的样式规则会生效。以 Google Video Search Dashboard 应用为例,先加载 Google 提供的样式表,再修改部分样式(如视频大小),可通过以下代码实现:

<stylesheet src="http://www.google.com/uds/solutions/videobar/gsvideobar.css"/>
<stylesheet src="CSS/GoogleVideoSearch.css"/>

1.1 设置应用入口点

若模块 XML 与 GWT 应用相关,需在关联的模块 XML 文件中设置入口点标签。该标签的值用于编译过程,以确定应用加载时要执行的代码。入口点标签的通用模板如下:

<entry-point class="org.mycompany.client.MyApp"/>

需要注意的是,标签中提及的类必须继承 EntryPoint 类。只有主应用需要入口点,如 Dashboard 的模块 XML 中的入口点设置为:

<entry-point class='org.gwtbook.client.Dashboard'/>
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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