$http通信

       在做活动通的同步功能时,需要手机端向服务器端提交数据,这时需要用到$http,使用post请求方式。

在网上了解到http通信中有POST和GET的请求方式。GET可以获得静态页面,也可以把参数放在URL字符串后面,传递给服务器。POST方法的参数放在Http请求中。

       对于两者的比较,我了解到,POST请求向服务器传送数据,数据放在HTML HEADER内一起传送到服务端URL地址,数据对用户不可见,传送的数据量比较大,一般不受限制,安全性高。而GET把参数提交到URL中,值和表单的内的各个字段一一对应,且传送的数据量较小,不到2kb,安全性低。

 

下面来说一下代码:

客户端的代码:

 

$http.post('http://192.168.1.116/synchronization.json',{"username":name})

 

http://192.168.1.116    //服务器的地址
synchronization      //服务器接受到请求后调用的方法
{"username":name}     //传入的数据
 

活动通的代码:

 

def synchronization
    ......  //params[:username]为接收到的值  
end
 

 

看一个活动通的登录的例子:

party_bid手机应用的代码:

      

$scope.login_party_bid = function () {
   var name = $scope.name;
   var password = $scope.password;
   $http.post('http://192.168.1.116/login_activity.json', {"userName": name, "userPassword": password}).success(function (back) {
      if (back.data == 'true') {
         $location.path('/activity_list');
         localStorage.setItem('username',name);
      }
      else {
         $scope.flash = "alert alert-danger";
         $scope.error = "帐号或密码不正确,请重新输入";
         $location.path('/');
      }
   });
}
 

活动通服务器的代码: 

 

def login_activity
  user = User.find_by_name(params[:userName])
  respond_to do |format|   //向客户端返回值
    if user && user.authenticate(params[:userPassword])
      format.json { render json: {data: 'true'} }   #返回true
    else
      format.json { render json: {data: 'false'} }   #返回false
    end
  end
end
 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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