6、构建首个 Aurelia 应用程序

构建首个 Aurelia 应用程序

1. 项目初步检查与问题排查

在持续创建虚拟书架应用的过程中,虽然默认页面之后会被移除,但它可作为一个简单的测试,确保所有配置都正确无误。前端构建管道中有众多组件,跟踪起来可能颇具难度。不过项目创建向导提供了一个有效的捷径,能让你在几分钟内完成所有必要的构建管道设置,而非花费数小时。而且,由于使用的是 Aurelia 核心团队配置的管道,你可以借鉴他们的经验,还能通过阅读一些 gulp 构建任务的源代码,熟悉最新的技术和实践。

若在使用 au run 命令时遇到 SyntaxError: Block-scoped declarations (let, const, function, class) not yet supported outside strict mode 错误,可能是你运行的 Node.js 版本不被支持。在撰写本文时,将 Node.js 升级到 LTS 版本可解决此问题。同时,也建议查看 Aurelia 文档,了解当前的先决条件: http://aurelia.io/docs/build-systems/aurelia-cli

2. 单向和双向数据绑定及事件委托

之前我们生成了 my-books 项目结构,并使用 au run 命令运行了默认应用。但现在网站功能十分简陋,一个只能向用户打招呼的虚拟书架用处不大,用户希望能够

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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