网上取数据的一个例子

博客展示了通过URL获取HTML内容的代码。包含Page_Load方法,设置URL、Cookie等,获取VIEWSTATE并构造参数进行POST请求。还定义了getHTMLByUrlCook方法,处理GET和POST请求,处理请求流和响应流,同时对异常情况进行了处理。

private void Page_Load(object sender, System.EventArgs e)
  {
  
   
   string url="http://localhost/webUserWindowExample/WebForm5.aspx";
   System.Net .CookieContainer cook=new System.Net .CookieContainer();
   string gets=getHTMLByUrlCook(url,ref cook,"Get",null,true);
   string strViewState = System.Text .RegularExpressions .Regex.Replace(gets,"[//s*//S*]*<input type=/"hidden/" name=/"__VIEWSTATE/" value=/"([^/"]*)/"[//s*//S*]*","$1",System.Text .RegularExpressions.RegexOptions.IgnoreCase);
   
   string param="__VIEWSTATE="+System.Web.HttpUtility.UrlEncode(strViewState)+"&TextBox1=xxxx&Button1=Button&CheckBox1=on";
   
   string s=a.getHTMLByUrlCook(url,ref cook,"POST",param,true);
   Response.Write(s);
  }

  public  string getHTMLByUrlCook(string url,ref System.Net.CookieContainer cook,string sMethod,string Param,bool bAutoRedirect)
  {
   sMethod = sMethod.ToUpper();
   sMethod = sMethod!="POST"?"GET":sMethod;
   string res =""; 
   HttpWebRequest re =(HttpWebRequest)HttpWebRequest.Create(url);
   re.CookieContainer = cook; // attach the cook object
   re.Method = sMethod;
   //   re.AllowAutoRedirect = bAutoRedirect;
   //   re.UserAgent="Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.2; MyIE2; .NET CLR 1.1.4322)";
   //  

   //re.ClientCertificates = new System.Security.Cryptography.X509Certificates.X509CertificateCollection();
   //re.ClientCertificates = System.Security.Cryptography.X509Certificates.X509Certificate.CreateFromSignedFile();

   //re.Timeout = 2000;
   if (sMethod =="POST")   // Post data to Server
   {
    re.ContentType="application/x-www-form-urlencoded";
    Byte[] b = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(Param);
    re.ContentLength = b.Length;
    try
    {
     Stream oSRe = re.GetRequestStream();
     oSRe.Write(b,0,b.Length);
     oSRe.Close();
     oSRe = null;
    }
    catch(Exception )
    {
     re = null;
     return "-1";
    }
   }
  
   HttpWebResponse rep = null;
   Stream oResponseStream = null;
   StreamReader oSReader = null;
   try
   {
    rep=(HttpWebResponse)re.GetResponse();
    oResponseStream = rep.GetResponseStream();
    oSReader  = new StreamReader(oResponseStream,System.Text.Encoding.Default);
    res =oSReader.ReadToEnd();
   }
   catch (System.Net.WebException  e)
   {
    //res ="-1";
    
    res = e.ToString();
   }

   if (rep!=null)
   {
    rep.Close();
    rep = null;
   }
   if(oResponseStream!= null)
   {
    oResponseStream.Close();
    oResponseStream = null;
   }
   
   if(oSReader!=null)
   {
    oSReader.Close();
    oSReader = null;
   }
   re = null;

   return res;
    
  }

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。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值