15、JavaScript 库与框架:从基础到 jQuery 实战

JavaScript 库与框架:从基础到 jQuery 实战

1. XHR 请求结果缓存扩展

在处理 XHR 请求时,我们可以扩展其方法以缓存请求结果。具体做法是用立即执行函数表达式(IEFE)返回的结果覆盖原有的 successCallback() 方法。我们将原 successCallback() 方法作为 oldCallback 参数传入 IEFE。在 IEFE 内部,创建一个新函数来缓存数据,然后调用 oldCallback 函数。最后,IEFE 返回这个新函数,它将接管 successCallback() 方法。

这种技术的好处是,无需重写 XHR 定义对象中的 successCallback() 方法,就可以将新的 cachedXHR() 方法添加到现有代码中,处理缓存相关的操作。

为验证该函数是否按预期工作,需要搭建个人 Web 服务器,例如使用 Aptana 自带的调试服务器(运行在 8020 端口)。可以使用简单的 ajax - test.txt 文件(内容为 “hello world”)进行测试,也可以传输 JSON 或 XML 格式的数据。

这个函数功能较为基础,可进一步扩展。例如,当浏览器不支持 localStorage 时,可以使用 document.cookie ,具体使用方法可查阅相关资料。

2. JavaScri

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,注重理论分析仿真验证相结合。
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