第三方的库ASIHttpRequest的使用简介

        今日学习了鼎鼎大名的ASIHttpRequest类,总结一下简单的使用步骤和具体的方法。


1、ASIHttpRequest类的下载。

      官网地址:htttp://allseeing-i.com


2、下载后的工程导入。


       将目录结构中的CLASS和External目录拖入到工程中,注意去掉test目录。

3、编译工程。

       此时编译工程会直接报错,提示libxml2错误。解决的方法:

       buildsetting -- 》 head  search paths  -》 debug 和release中添加:${SDK_DIR}/usr/include/libxml2


4、在使用文件中,包含头文件#import “ASIHTTPRequest。h”

5、同步处理的实例:

-(IBAction)test:(id)sender

{

    

    NSURL *url =[ NSURL URLWithString:@"http://allseeing-i.com"];

    

    ASIHTTPRequest * request = [ASIHTTPRequest requestWithURL:url];

    

    [request startSynchronous];

    

    NSError * error = [request error];

    

    if (!error) {

        NSString *response =[request responseString];

    }

    

}


6、异步处理(通常都是采用异步处理的方式进行)


-(IBAction)testinbackground:(id)sender

{

    NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"http://allseeing-i.com"];

    

    ASIHTTPRequest * request = [ASIHTTPRequest requestWithURL:url];

    

    [request setDelegate:self];

    

    [request startAsynchronous];

    

}


#pragma 

#pragma delegate for ASIHttpRequest


-(void)requestFinished:(ASIHTTPRequest*)request

{

    NSString * response = [request responseString];

}


-(void)requestFailed:(ASIHTTPRequest *)request

{

    

    NSError *error = [request error];

}


   
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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