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本文介绍了一种使用jQuery插件实现文件上传的方法,并展示了如何通过jQuery.tablesorter插件为网页表格添加排序功能。文章提供了完整的HTML和JavaScript代码示例,包括所需的样式表和脚本链接。

 

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<link href="tablesorter/style.css" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="css/uploadify.css" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="css/james.css" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="css/default.css" type="text/css" rel="stylesheet" />
<script type="text/javascript" src="js/jquery.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/jquery.james.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/jquery.uploadify.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/jquery.tablesorter.js"></script>
<script type="text/javascript">
$(document).ready( function() {
 $('#img').hide();
  $('#fileupload').fileUpload( {
  'uploader' :'uploadify/uploader.swf',
  'script' :'upload.action',
  'cancelImg' :'uploadify/cancel.png',
  'fileDataName' :'fileupload',
  'auto' :true,
  'onAllComplete' : function() {
  $('#img').slideToggle();
  }
  });
 });
 $(document).ready( function(){
  $('#myTable').addClass('tablesorter').tablesorter();
 });
 

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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