JSON.stringify()和JSON.parse()之间的转换

手把手教你用YOLOv5和OpenCV实现DNF全自动刷图(含自动拾取与Boss战逻辑) 本文详细介绍了如何使用YOLOv5和OpenCV构建DNF全自动刷图系统,包括环境配置、游戏画面采集、目标检测、场景导航及操作控制等核心模块。通过实战案例,帮助开发者掌握游戏自动化技术,实现自动拾取与Boss战逻辑,提升游戏效率。 阅读详情

1.JSON.stringify()

作用:将对象、数组转换成字符串

const obj = {
  code: "500",
  message: "出错了",
};
const jsonString = JSON.stringify(obj);
console.log(jsonString);//"{"code":"Mark Lee","message":26}"

传入一个数组来指定要序列化的属性列表

obj = {
  name: 'lin',
  age: 18,
  city: 'Beijing'
};
// 指定要序列化的属性列表
let jsonString = JSON.stringify(obj, ['name', 'age']);
console.log(jsonString); // 输出结果: {"name":"lin","age":18}

2.JSON.parse()

作用:将字符串转成json对象

const jsonString = "{"code":"Mark Lee","message":26}"
const obj= JSON.stringify(jsonString );
console.log(obj);
//{
//  code: "500",
//  message: "出错了",
//};

3.不知道类型 直接使用JSON.stringify()或者JSON.parse()报错的话

可以用try catch

try {
  const jsonObj = JSON.parse(jsonString);
  console.log(jsonObj);
} catch (error) {
  console.error("解析JSON字符串时发生错误:", error);
}
把雷达强度特征融合于 Cartographer的实现流程 :从地图构建到在线定位 摘要:本文提出在激光SLAM中融合强度特征的方法,解决几何匹配在退化环境中的失效问题。详细介绍了两种高反地图生成方式:离线使用assets_writer工具处理优化轨迹,在线实时累积高反点;以及权重网格的构建与预计算金字塔方法。定位阶段通过加权得分公式融合几何和强度信息,采用自适应缩放策略平衡特征依赖。该方案在不显著增加计算负担的前提下,有效提升了对称环境等退化场景的定位稳定性,对利用人工路标的移动机器人具有实用价值。 阅读详情

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