19、深入探索多网络服务搜索系统

多网络服务搜索系统详解

深入探索多网络服务搜索系统

在开发搜索应用时,确保用户能够顺利提交有效搜索请求并获取准确结果是关键。下面将详细介绍搜索功能的实现过程,包括搜索按钮的启用、搜索请求的提交以及代理脚本的使用等方面。

搜索按钮的启用

当搜索按钮处于禁用状态时,合法用户无法提交空搜索。一旦用户在文本字段中输入内容,就需要启用搜索按钮。这可以通过将一个方法附加到页面的 document.onkeyup 事件来实现,代码如下:

// File: webservices2.js (excerpt)
document.onkeyup = Search.keyup;

keyup 方法会在用户每次按键时触发,并检查用户是否正在搜索文本框中输入内容。其代码如下:

// File: webservices2.js (excerpt)
this.keyup = function(e) {
  var self = Search;
  e = e || window.event;
  if (e.keyCode == 13) {
    if (!self.form.searchButton.disabled) {
      self.submitSearch();
    }
  }
  else {
    self.evalSearchTextState();
  }
};

这里需要注意的是,由于所有键盘输入都会经过这个方法

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)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,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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