2020/08/10~08/16周报

本文深入探讨了JSON的语法、解析与序列化方法,包括简单值、对象、数组的表示,以及如何使用JSON.stringify()和JSON.parse()进行数据转换。同时,文章详细介绍了AJAX的核心对象XMLHttpRequest的使用方法,包括open()、send()、abort()方法,以及HTTP头部信息的处理。

【本周任务】

JSON

一、语法
1.简单值
可以在 JSON 中表示字符串(字符串必须使用双引号)、数值、布尔值和 null。 但 JSON 不支持 JavaScript 中的特殊值 undefined。
2.对象
首先,没有声明变量(JSON 中没有变量的概念)。其次,没有末尾的分号(因为这不是 JavaScript 语句,所以不需要分号)。再说一遍,对象的属性必须加双引号,这在 JSON 中是必需的。

{ 
 "name": "Nicholas", 
 "age": 29 
}

3.数组
同样要注意,JSON 数组也没有变量和分号。

[25, "hi", true]

二、解析与序列化
1.JSON对象
stringify()方法:

var book = { 
 title: "Professional JavaScript", 
 authors: [ 
 "Nicholas C. Zakas" 
 ], 
 edition: 3, 
 year: 2011 
 }; 
var jsonText = JSON.stringify(book);


//保存在 jsonText 中的字符串:
{"title":"Professional JavaScript","authors":["Nicholas C. Zakas"],"edition":3, 
"year":2011}

parse()方法:
将 JSON 字符串直接传递给 JSON.parse()就可以得到相应的 JavaScript 值。例如,使用下列代码
就可以创建与 book 类似的对象:

var bookCopy = JSON.parse(jsonText);

2.序列化选项
a.过滤结果
JSON.stringify()还可以接收另外两个参数,这两个参数用于指定以不同的方式序列化 JavaScript 对象。第一个参数是个过滤器,可以是一个数组,也可以是一个函数;第二个参数可以是数组,也可以是函数。
b.字符串缩进
JSON.stringify()方法的第三个参数用于控制结果中的缩进和空白符。
c. toJSON()方法

3.解析选项
JSON.parse()方法也可以接收另一个参数,该参数是一个函数,将在每个键值对儿上调用。还原函数。

AJAX

负责 Ajax 运作的核心对象是 XMLHttpRequest(XHR)对象。
一、XHR
1.用法
*open(),它接受 3 个参数:要发送的请求的类型(“get”、“post"等)、请求的 URL 和表示是否异步发送请求的布尔值。
*send(),接收一个参数,即要作为请求主体发送的数据。
*abort()XHR 对象会停止触发事件,而且也不再允许访问任何与响应有关的对象属性。
2.HTTP头部信息
Accept:浏览器能够处理的内容类型。
Accept-Charset:浏览器能够显示的字符集。
Accept-Encoding:浏览器能够处理的压缩编码。
Accept-Language:浏览器当前设置的语言。
Connection:浏览器与服务器之间连接的类型。
Cookie:当前页面设置的任何 Cookie。  Host:发出请求的页面所在的域 。  Referer:发出请求的页面的 URI。
User-Agent:浏览器的用户代理字符串。
3.GET请求
GET 是最常见的请求类型,最常用于向服务器查询某些信息。必要时,可以将查询字符串参数追加
到 URL 的末尾,以便将信息发送给服务器。对 XHR 而言,位于传入 open()方法的 URL 末尾的查询字符串必须经过正确的编码才行。
4.POST请求
使用频率仅次于 GET 的是 POST 请求,通常用于向服务器发送应该被保存的数据。POST 请求应该
把数据作为请求的主体提交,而 GET 请求传统上不是这样。POST 请求的主体可以包含非常多的数据,而且格式不限。在 open()方法第一个参数的位置传入"post”,就可以初始化一个 POST 请求。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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