jquery-json使用

异步调用json的使用

 

乱码处理:

 public void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
   throws ServletException, IOException {
  response.setContentType("application/json ");
  response.setCharacterEncoding("utf-8");
  PrintWriter out = response.getWriter();
  
  String nameValue = "an&%\\&\"$#t";
  String jsonName = "results";
  StringBuilder json = new StringBuilder();
  json.append("{\""+jsonName+"\":[");
  
  for(int i=0;i<500;i++)
  {
   json.append("{");
   json.append("\"id\":\"1"+i+"\",\"name\":\"ant阿斯顿"+i+"\"");
   json.append("},");
  }
  json.append("{");
  json.append("\"id\":\"1\",\"name\":\""+string2Json(nameValue)+"\"");
  json.append("}");
  
  json.append("]}");
  out.write(json.toString());
 }
 
  public String string2Json(String s) {        
         StringBuffer sb = new StringBuffer();        
         for (int i=0; i<s.length(); i++) {  
             char c = s.charAt(i);    
              switch (c){  
              case '\"':        
                  sb.append("\\\"");        
                  break;        
              case '\\':        
                  sb.append("\\\\");        
                  break;        
              case '/':        
                  sb.append("\\/");        
                  break;        
              case '\b':        
                  sb.append("\\b");        
                  break;        
              case '\f':        
                  sb.append("\\f");        
                  break;        
              case '\n':        
                  sb.append("\\n");        
                  break;        
              case '\r':        
                  sb.append("\\r");        
                  break;        
              case '\t':        
                  sb.append("\\t");        
                  break;        
              default:        
                  sb.append(c);     
              }  
          }      
         return sb.toString();     
         }
}

【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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