HTTP 状态码

 

  Response 消息中的第一行叫做状态行,由 HTTP 协议版本号, 状态码, 状态消息 三部分组成。

  状态码用来告诉 HTTP 客户端,HTTP 服务器是否产生了预期的 Response.

  HTTP/1.1中定义了 5 类状态码, 状态码由三位数字组成,第一个数字定义了响应的类别

  1**  提示信息 - 表示请求已被成功接收,继续处理

  2**  成功 - 表示请求已被成功接收,理解,接受

  3**  重定向 - 要完成请求必须进行更进一步的处理

  4**  客户端错误 -  请求有语法错误或请求无法实现

  5**  服务器端错误 -   服务器未能实现合法的请求

 

200 OK

  最常见的就是成功响应状态码200了, 这表明该请求被成功地完成,所请求的资源发送回客户端

301 / 302 Found

  重定向,新的 URL 会在 response 中的 Location 中返回,浏览器将会自动使用新的 URL 发出新的 Request,301 永久转移,302 暂时性转移

400 Bad Request 

  客户端请求与语法错误,不能被服务器所理解

403 Forbidden

  服务器收到请求,但是拒绝提供服务

404 Not Found

  请求资源不存在(输错了URL)

500 Internal Server Error

  服务器发生了不可预期的错误

503 Server Unavailable

  服务器当前不能处理客户端的请求,一段时间后可能恢复正常

转载于:https://www.cnblogs.com/shuo-128/p/7307966.html

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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