General Patterns:Function Declarations - 创建匿名函数并将其赋给一个变量

本文介绍了JavaScript中不同的函数声明方式,包括常规函数声明、函数字面量及命名的函数表达式等,并探讨了各自的优缺点。
<script>
/* Title: 函数声明
* Description: 创建一个匿名函数并将其赋给一个变量
*/


// 常规的函数声明
function getData() {
}


// 更好的函数声明方式:函数字面量
/* 优点:
* 1. 更容易理解"函数是一个对象".
* 2. 强制养成添加分号的习惯
* 3. 不会与函数和作用域有太多的关联
*/
var getData = function () {
};


// 命名的函数表达式
/* 优点:
* 1. 为调试提供了显示的函数名,有助于堆栈检查
* 2. 可以递归条用: getData 可自身调用
* 问题:
* 1. IE中有怪癖问题  http://kangax.github.com/nfe/
*/
var getData = function getData () {
};




// References
// http://ejohn.org/blog/javascript-as-a-first-language/
// http://kangax.github.com/nfe/
</script>
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,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,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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