JavaScript设计模式(九)【代理模式】

本文介绍了一种网站统计方法,通过自定义统计函数实现数据收集,并探讨了跨域代理技术,使用iframe和form表单实现不同域名间的数据传递,解决跨域问题。

站长统计

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>站长统计</title>
</head>
<body>
<script>
    //统计代理
    var Count = (function() {
        //缓存图片
        var _img = new Image();
        //返回统计函数
        return function(param) {
            //统计请求字符串
            var str = 'http://www.count.com/a.gif?';
            //拼接请求字符串
            for (var i in param) {
                str += i + '=' + param[i];
            }
            //发送统计请求
            _img.src = str;
        }
    })();

    window.onload = function() {
        //测试用例,统计num
        Count({ num: 10 });
    }
</script>
</body>
</html>

3.代理模板.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>代理模板 X域被代理页面A</title>
</head>
<body>
<script>
    function callback(data) {
        console.log('成功接收数据', data);
    }
</script>
<iframe name="proxyIframe" id="proxyIframe" src=""></iframe>
<form action="4.代理模板.html" method="post" target="proxyIframe">
    <input type="text" name="callback" value="callback">
    <input type="text" name="proxy" value="4.代理模板.html">
    <input type="submit" value="提交">
</form>
</body>
</html>

4.代理模板.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>代理模板 X域代理页面B</title>
</head>
<body>
<script>
    window.onload = function() {
        //如果不在A页面返回,不执行
        if (top == self) return;
        //获取并解析searcher中的数据
        var arr = location.search.substr(1).split('&'),
            //预定义函数名称以及参数集
            fn,
            args;
        for (var i = 0, len = arr.length, item; i < len; i++) {
            //解析searcher中的每组数据
            item = arr[i].split('=');
            //判断是否为回调函数
            if (item[0] == 'callback') {
                //设置回调函数
                fn = item[1];
            } else if (item[0] == 'arg') {
                args = item[1];
            }
        }
        try {
            //执行A页面中预设的回调函数
            eval('top.' + fn + '("' + args + '")');
        } catch (e) {
        }
    }
</script>
</body>
</html>
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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