Google Ajax Search Api入门例子

本文介绍如何使用谷歌搜索API创建一个简单的网页应用,通过不同类型的搜索器(如本地搜索、网络搜索等)展示搜索结果,并提供了示例代码。

首先要去申请一个密钥,从code.google.com可以导航进去。先来最简单的例子,获得密钥后google会个你这个例子:

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
  <head>
    <title>My Google AJAX Search API Application</title>
    <script src="http://www.google.com/jsapi?key=ABQIAAAAK6Se_jPoUSUSBo9VH_qc-hT2yXp_ZAY8_ufC3CFXhHIE1NvwkxRZJ-l2xC_rtX0HJe8UjEb9RBNhew" type="text/javascript"></script>
    <script language="Javascript" type="text/javascript">
    //<![CDATA[

    google.load("search", "1");

    function OnLoad() {
      // Create a search control
      var searchControl = new google.search.SearchControl();

      // Add in a full set of searchers
      var localSearch = new google.search.LocalSearch();
      searchControl.addSearcher(localSearch);
      searchControl.addSearcher(new google.search.WebSearch());
      searchControl.addSearcher(new google.search.VideoSearch());
      searchControl.addSearcher(new google.search.BlogSearch());

      // Set the Local Search center point
      localSearch.setCenterPoint("New York, NY");

      // Tell the searcher to draw itself and tell it where to attach

      searchControl.draw(document.getElementById("searchcontrol");

      // Execute an inital search
      searchControl.execute("Google");
    }
    google.setOnLoadCallback(OnLoad);

    //]]>
    </script>
  </head>
  <body>
    <div id="searchcontrol">Loading...</div>
  </body>
</html>
 


faint,没有变化,因为默认的就是DRAW_MODE_LINEAR,排成一列,如果想吧搜索结果按标签分的话用DRAW_MODE_TABBED,然后我们还可以改变一下搜索词(上例中是Google),也可以没有。

可以用的搜索类型有

  • GlocalSearch
  • GwebSearch
  • GvideoSearch
  • GblogSearch
  • GnewsSearch
  • GimageSearch
  • GbookSearch

而且google还在开发中。

这个API文档已经有中文的了,而且还在不断更新中。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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