Json数据

       一种轻量级的数据交换格式,具有良好的可读和便于快速编写的特性。业内主流技术为其提供了完整的解决方案(有点类似于正则表达式 ,获得了当今大部分语言的支持),从而可以在不同平台间进行数据交换。JSON采用兼容性很高的文本格式,同时也具备类似于C语言体系的行为。
JSON Vs XML
1.JSON和XML的数据可读性基本相同。
2.JSON和XML同样拥有丰富的解析手段
3.JSON相对于XML来讲,数据的体积小
4.JSON与JavaScript的交互更加方便
5.JSON对数据的描述性比XML较差
6.JSON的速度要远远快于XML
json的具体格式:
(1)简单的一个  { ,,,,}
举例:{\"username\":\"dl\",\"age\":43,\"addr\":\"大连某地某路\"}(自构造)
            {"name":"张三","sex":"男","age":25}
(2)里面有数组 { , [{,,},{,,}],}  
举例:{"username":"dl",age:25,"jicheng":[{"zhengshu":"PMP","date":"2016年"},{"zhengshu":"信息系统项目管理师","date","2015年"}],"addr":"大连"}
(3)直接一个数组
举例:[ {"name":"张三","sex":"男","age":25}, {"name":"李四","sex":"男","age":23}]
(4)数组里有数组(比如衣服的分类下面还有分类(分类中又会有具体的衣服))
 [
      {"devid":"1234567800","gps":[{"time":"2014-11-12","latitude":"29.4963","longitude":"116.189"},{"time":"2014-11-12","latitude":"29.4963","longitude":"116.189" }],"devname":"赣01"},
       {"devid":"1234567800","gps":[{"time":"2014-11-12","latitude":"29.4963","longitude":"116.189"},{"time":"2014-11-12","latitude":"29.4963","longitude":"116.189" }],"devname":"赣92"},
       {"devid":"1234567800","gps":[{"time":"2014-11-12","latitude":"29.4963","longitude":"116.189"},{"time":"2014-11-12","latitude":"29.4963","longitude":"116.189" }],"devname":"赣43"},
       ]
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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