21、ServiceNow 客户端与服务器端脚本编程全解析

ServiceNow 客户端与服务器端脚本编程全解析

1. 客户端 Glide API 概述

客户端脚本在 ServiceNow 中扮演着重要角色,能为用户提供更流畅的交互体验。不过,若使用不当,可能会导致性能下降。因此,了解如何避免同步查找数据带来的性能问题,以及何时使用异步查找至关重要。

2. getReference() 方法

getReference() 是一个特殊方法,它接受一个回调函数。该方法接收引用字段的名称和回调函数的引用,通过发送 AJAX 查询到服务器以检索记录详细信息,最终返回与引用字段内引用的记录对应的 GlideRecord 对象。

为避免同步查询锁定用户浏览器并导致糟糕的用户体验,建议使用回调函数实现异步查询。以下是一个示例:

g_form.getReference('cmdb_ci', function(grCI) {  
    var category = g_form.getValue('category');  
    var grClass = grCI.getValue('sys_class_name');  
    if (grClass == 'cmdb_ci_server' && category !== 'hardware') {  
        g_form.setValue('category', 'hardware');  
    }  
}); 

此脚本会在 cmdb_ci 字段更新时检查

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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