19、整合ReactJS与Flask:构建功能完备的Web应用

整合ReactJS与Flask:构建功能完备的Web应用

1. ReactJS基础应用

在本次演示中, RunsBox 类通过 /api/runs.json 这个URL进行实例化。当页面显示后,React会调用该URL,期望获取一个跑步记录列表,并将其传递给 Runs Run 实例。

需要注意的是,我们使用 window.RunsBox 而非 RunBox ,这是因为Babel转译器不会暴露 runs.jsx 文件中的全局变量。所以,我们要将变量设置为 window 变量的属性,以便在 <script> 标签之间共享。

直接在浏览器中进行转译不是一个好主意,更好的做法是提前将JSX文件进行转译。

2. ReactJS与Flask结合

通常,开发React应用的人会使用Node.js编写服务器端代码,因为使用单一语言并借助其生态系统中的工具来开发应用会更简单。不过,使用Flask来服务React应用也完全没问题。HTML页面可以使用Jinja2进行渲染,转译后的JSX文件可以像普通JavaScript文件一样作为静态文件使用。我们可以将React的分发文件以JS文件的形式添加到Flask的静态目录中。

我们创建一个名为 dashboard 的Flask应用,其初始结构如下:


                
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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