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在UEeditor编辑器中 手动输入一个链接 ,比如:http://123.com 。键盘空格后,会自动添加上A 标签(自动识别为超链接)。如何去掉
SweetYoMi
2020-01-02 04:17:20
在UEeditor编辑器中 手动输入一个链接 ,比如:http://123.com 。键盘空格后,会自动添加上A 标签(自动识别为超链接)。如何去掉?不自动添加A标签,不要让他自动识别为超链接。
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在UEeditor编辑器中 手动输入一个链接 ,比如:http://123.com 。键盘空格后,会自动添加上A 标签(自动识别为超链接)。如何去掉
在UEeditor编辑器中 手动输入一个链接 ,比如:http://123.com 。键盘空格后,会自动添加上A 标签(自动识别为超链接)。如何去掉?不自动添加A标签,不要让他自动识别为超链接。
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测试狂人
2021-04-27
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解决了吗?过了这么久没有结帖,别浪费啊!
weixin_45804046
2020-01-02
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Ctrl Z试试看管用不
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究(Matlab代码实现)
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究,通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真,模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制,结合非线性动力学与控制理论,实现对柔性连接负载的精确操控。文
中
提供了完整的Matlab代码实现,便于复现实验结果,适用于复杂空
中
作业任务的仿真验证。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制;②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法;③应用于空
中
机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分,可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究(Python代码实现)
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究(Python代码实现)内容概要:本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题,旨在通过智能优化方法实现电力系统
中
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中
构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型,并采用遗传算法进行求解,给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题,具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境
中
利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划
中
的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划
中
的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文
中
提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文
中
提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进
中
。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建(Matlab代码实现)
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境
中
实现三维谢普洛根幻影(Shepp-Logan phantom)图像重建的技术方法,重点展示了图像重建过程
中
的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分,涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程,帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事医学图像处理、计算机断层成像(CT)或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握FDK算法在三维图像重建
中
的具体实现;②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像
中
的作用;③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐行调试,理解投影(正弦图)生成与滤波反投影的每一步操作,同时可延伸学习其他重建算法(如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理:基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
内容概要:本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用,涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容,并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了
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文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制,以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示,系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境
中
的部署与运维流程。; 适合人群:具备Linux基础和一定运维经验的技术人员,尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或
中
间件维护的开发与运维工程师;适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标:①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置;②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务;③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路;④实现数据的备份恢复与
中
文检索功能; 阅读建议:建议按照文档顺序逐步操作,重点关注配置参数调优与常见错误处理(如权限、虚拟内存限制),动手实践集群部署与日志采集流程,结合Kibana进行数据验证与可视化分析,加深对ELK生态协同工作的理解。
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