IOS HTTP同步异步

ROS入门必学导航算法——Navigation 该平台集成了多款无人车底盘,包括履带式、四轮差速、阿克曼、麦克纳姆轮底盘等,以满足不同形式和配置的需求,并搭载了RTK定位系统、双目相机、深度相机和激光雷达等多种传感器,以满足开发者的科研需求。amcl节点接收里程计数据(通过"odom"话题)和激光雷达数据(通常通过"scan"话题),结合已知的地图,实时地估计出机器人在该地图上的位置。在ROS中,这是通过"tf库"变换实现的,通过将传感器数据转换到共同的参考系中,系统可以更容易地集成来自不同传感器的数据,并确保它们在相同的空间和时间范围内可用。 阅读详情


 

#import "ViewController.h"

 

@interface ViewController ()

 

@end

 

@implementation ViewController

 

- (void)viewDidLoad

{

    [super viewDidLoad];

// NSString *path = @"http://apis.juhe.cn/cook/query?key=80996127f667eac43832103850b3b13a&menu=红烧肉&rn=10&pn=3";

//   path = [pathstringByAddingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];

//   NSURL *url = [NSURL URLWithString:path];

////    创建请求

//   NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequest requestWithURL:url];

//    //默认请求方式为GET

////    发出请求 第一种HTTP请求

////    同步请求

//   NSData *data = [NSURLConnection sendSynchronousRequest:requestreturningResponse:nil error:nil];

//   NSDictionary *dic = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData:dataoptions:0 error:nil];

//   NSLog(@"%@",dic);

//   **************************POST

//    异步请求

    NSString *path = @"http://apis.juhe.cn/cook/query";

    NSURL *url = [NSURLURLWithString:path];

 

    

    NSMutableURLRequest*request =[NSMutableURLRequestrequestWithURL:url];

    //设置请求方式为POST

    [requestsetHTTPMethod:@"POST"];

    [request setHTTPBody:[@"key=80996127f667eac43832103850b3b13a&menu=红烧肉&rn=10&pn=3"dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding]];

    [NSURLConnection sendAsynchronousRequest:requestqueue:[NSOperationQueuemainQueue]completionHandler:^(NSURLResponse *response,NSData*data, NSError *connectionError) {

        NSDictionary *dic = [NSJSONSerializationJSONObjectWithData:dataoptions:0 error:nil];

         NSLog(@"%@",dic);

       //解析

       //展示的操作

    }];

    

}

 

- (void)didReceiveMemoryWarning

{

    [super didReceiveMemoryWarning];

    // Disposeof any resources that can be recreated.

}

 

@end

session输出

 

#import "ViewController.h"

 

@interface ViewController ()

 

@end

 

@implementation ViewController

 

- (void)viewDidLoad {

    [super viewDidLoad];

    

    //获取数据 通过session;

    NSString *path = @"http://apis.juhe.cn/cook/query?key=80996127f667eac43832103850b3b13a&menu=红烧肉&rn=10&pn=3";

    path = [path stringByAddingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];

    NSURL *url = [NSURLURLWithString:path];

    

    NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequestrequestWithURL:url];

    

    NSURLSession *session = [NSURLSessionsharedSession];

    NSURLSessionDataTask *task = [session dataTaskWithRequest:request completionHandler:^(NSData*data,NSURLResponse *response,NSError *error) {

        NSDictionary *dic = [NSJSONSerializationJSONObjectWithData:dataoptions:0 error:nil];

       NSLog(@"%@",dic);

    }];

    

    

    

    [task resume];

    

    

   }

 

- (void)didReceiveMemoryWarning {

    [super didReceiveMemoryWarning];

    // Disposeof any resources that can be recreated.

}

 

@end

sessionDownLoad地址下载音乐的

//

// ViewController.m

// Day37SessionDownloadTask

//

// Created by Bmuyu on 15/8/13.

//  Copyright (c) 2015年 bmuyu. All rights reserved.

//

 

#import "ViewController.h"

 

@interface ViewController ()

 

@end

 

@implementation ViewController

 

- (void)viewDidLoad

{

 

    [super viewDidLoad];

NSString *path = @"http://music.baidu.com/data/music/file?link=http://yinyueshiting.baidu.com/data2/music/134370203/14945107241200128.mp3?xcode=9c17a78bfad482bcaca186416cbdae39&song_id=14945107";

    NSURL *url = [NSURLURLWithString:path];

    

    NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequestrequestWithURL:url];

    NSURLSession *session = [NSURLSessionsharedSession];

    

    NSURLSessionDownloadTask *task = [sessiondownloadTaskWithRequest:requestcompletionHandler:^(NSURL*location,NSURLResponse *response, NSError *error) {

 

       NSLog(@"下载完成!:%@",location);

        NSString*newPath = @"/Users/gj/Desktop/泡沫.mp3";

       NSURL *newLocation = [NSURLfileURLWithPath:newPath];

       [[NSFileManager defaultManager]moveItemAtURL:locationtoURL:newLocationerror:nil];

       

       

    }];

    [task resume];

    

    

}

 

- (void)didReceiveMemoryWarning

{

    [super didReceiveMemoryWarning];

    // Disposeof any resources that can be recreated.

}

 

@end

封装方法的session  最为重要;

//

// WebUtils.m

// Day37Session

//

// Created by Bmuyu on 15/8/13.

//  Copyright (c) 2015年 bmuyu. All rights reserved.

//

 

typedef void(^Callback)(id obj);

@interface WebUtils : NSObject

+(void)requestMoviesByName:(NSString*)name andCallback:(Callback)callback;

 

 

 

 

 

#import "WebUtils.h"

 

@implementation WebUtils

+(void)getMenusByMenuName:(NSString*)name andCallback:(Callback)callback{

    NSString *path = [NSStringstringWithFormat:@"http://apis.juhe.cn/cook/query?key=80996127f667eac43832103850b3b13a&menu=%@&rn=10&pn=3",name];

    path = [path stringByAddingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];

    NSURL *url = [NSURLURLWithString:path];

    //   创建请求

    NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequestrequestWithURL:url];

    //session会话 分为三种任务:1.上传任务  2.下载任务 3.数据任务

    NSURLSession *session = [NSURLSessionsharedSession];

 

    //创建数据任务

    NSURLSessionDataTask *task = [session dataTaskWithRequest:request completionHandler:^(NSData*data,NSURLResponse *response,NSError *error) {

       NSDictionary *dic = [NSJSONSerializationJSONObjectWithData:dataoptions:0 error:nil];

 

       callback(dic);

       

    }];

    //获取数据

    [task resume];

 

 

    

    

}

@end

 

 

 

- (void)viewDidLoad

{

    [super viewDidLoad];

    

    [WebUtils getMenusByMenuName:@"红烧肉"andCallback:^(id obj) {

       NSLog(@"%@",obj);

    }];

}

 


精度0.01%决定续航多20km|新能源汽车研发测试:功率分析仪到底有多硬核? 新能源汽车测试、功率分析仪、电驱系统、效率MAP、谐波THD、GB/T18488、CLTC工况、三电测试、台架标定、能量流分析。中的核心作用,用公式、思维导图、实战金句与避坑指南,帮研发测试人员把准数据、提效率、降返工,看完就能落地用。点击关注,进公众号主页查看历史文章,**台架接线图、效率MAP模板、GB/T18488测试清单等。优化弱磁/调制策略,高效区占比提升5%,CLTC续航直接+8~20km。同样工况,两次数据差0.8%,报告根本没法交。结果:数据飘、定位慢、反复返工、认证不过。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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