4、构建交互式表单应用:从前端到后端的实现

构建交互式表单应用:从前端到后端的实现

在开发应用程序时,构建一个用户友好且功能强大的界面是至关重要的。本文将带领大家逐步实现一个简单的电子邮件订阅表单应用,涵盖从前端界面设计到后端数据处理的整个过程。

界面基础与 doGet 函数

当我们在 Google Apps Script 中构建用户界面(UI)时,有三种呈现方式:在 Google 文档或表格等容器中、作为 Google 网站的小工具,以及作为网页(即 web app)。对于 web app UI,我们需要一个名为 doGet 的函数来返回 HTML 内容,以在页面上显示 UI。

以下是一个简单的 doGet 函数示例:

function doGet() {
  var html = HtmlService.createHtmlOutput('<h2>Hello World</h2>');
  return html;
}

不过,将 HTML 内容写成一长串字符串非常繁琐。幸运的是,Google 允许我们在 Google Apps Script 服务中创建 HTML 文件。若要调用这些文件,可以使用 createTemplateFromFile(<File Name>) createHtmlOutputFromFile(<FileName>) 方法。以下是调用名为 index 的文件的示例:

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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