jQuery插件

  1. 插件机制简介
    往jquery类库里面去扩展方法,这类方法就是jquery插件

后台Json的三种格式的体现形式
1 //json对象
Student stu1=new Student(“soo1”, “zhangsan”);
ObjectMapper om=new ObjectMapper();
System.out.println(om.writeValueAsString(stu1));
//{“sid”:“soo1”,“sname”:“zhangsan”}

2	//json数组
	Student stu2=new Student("soo2", "lisi");
	List<Student>list1=new ArrayList<>();
	list1.add(stu1);
	list1.add(stu2);
	System.out.println(om.writeValueAsString(list1));
//	[{"sid":"soo1","sname":"zhangsan"},{"sid":"soo2","sname":"lisi"}]
	
3	//json混合模式
	Map<String, Object> map=new HashMap<>();
	map.put("total", 2);
	map.put("stus", list1);
	System.out.println(om.writeValueAsString(list1));
	//[{"sid":"soo1","sname":"zhangsan"},{"sid":"soo2","sname":"lisi"}]
	

$(function(){
	//json对象字符体现的形式
	var jsonObj1={
			sid:'s001',
	sname:'zhangsan'
	
	};
	/* alert(jsonObj1.sid) */
	console.log(jsonObj1);
	
	//json数组字符体现的形式
	var jsonArray1=[1,3,4,5];
	console.log(jsonArray1);
	
	
	//json混合模式的字符串体现的形式
	var jsons={id:3,hobby:['a','b','c']};
	console.log(jsons);
	
	var jsonObj3={
			sid:'s002',
	sname:'lisi',
		hobby:['a','b','c']
	
	};
	
	//$.extend是用来扩充jquery类属性或者方法
	var jsonObj2={};
	//用后面的对象扩充到第一个对象
	//$.extend(jsonObj2,jsonObj1);
	
	//覆盖 之前已经扩充的属性值会被后面的对象所覆盖 如果后面对象有新的属性会继续扩充
	$.extend(jsonObj2,jsonObj1,jsonObj3);
	console.log(jsonObj2);
	
	$.extend({
		hello:function(){
			alert('我来了');
		}

	})
	$.hello();
	
	//$.fn.extend是扩充jquery实例的属性或者方法所用
	$.fn.extend({
		sayHellow:function(){
			alert('shuo早安');
		}
		
	});
	$("#yellow").sayHellow();
	alert("yellow")
})
  1. jQuery插件的添加
    其实就是给jQuery添加新的实例方法或类方法,然后将功能封闭在其中
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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