air 新浪开放平台 登录部分接口案例

来自网络。不过经过部分代码修正

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <mx:WindowedApplication xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute" windowComplete="initListener()"> <mx:Script> <!--[CDATA[ import com.sina.microblog.MicroBlog; import com.sina.microblog.events.*; import com.sina.microblog.data.MicroBlogUser; /* *初始化MicroBlog对象 */ private var microBlog:MicroBlog = new MicroBlog(); /* *初始化监听事件 */ private function initListener():void { //MicroBlogEvent.VERIFY_CREDENTIALS_RESULT 当验证用户信息成功和登陆成功时触发该事件 microBlog.addEventListener(MicroBlogEvent.VERIFY_CREDENTIALS_RESULT, microBlog_onLogin, false, 0, true); //MicroBlogErrorEvent.VERIFY_CREDENTIALS_ERROR 验证用户信息失败时触发该事件 microBlog.addEventListener(MicroBlogErrorEvent.VERIFY_CREDENTIALS_ERROR, microBlog_onError, false, 0, true); } /* *当验证用户信息成功返回结果事件中result为 MicroBlogUser 对象 */ private function microBlog_onLogin(event:MicroBlogEvent):void { //event.result 类型为Object 需转换为MicroBlogUser var microBlogUser:MicroBlogUser = MicroBlogUser(event.result); trace(microBlogUser.name); //当前用户名称 } /* *当验证用户信息失败时触发该事件. *调用verifyCrendentials失败时,事件的message为失败原因描述 */ private function microBlog_onError(event:MicroBlogErrorEvent):void { var msg:String = event.message; trace(msg); //失败原因描述 } /* * 登录方法 * @param type 登录类型 * App Key,App Secret 申请的App Key * */ private function login(type:String):void { switch (type) { case "OAuth": //OAuth授权登录方式 microBlog.consumerKey = "70364774"; microBlog.consumerSecret = "c839d810dd6f8dc690a5dce02d1227a9"; microBlog.login(); break; default: //普通登录方式 microBlog.source = "70364774"; microBlog.login("ximen-ye@163.com", "07792027205"); } } /* * 当用户选择了OAuth认证 需要为microBlog.pin赋值 * 在网页上认证了该请求以后会获取到授权码(六位的字符串)为microBlog.pin赋值 * 然后就可以访问微博数据了 */ private function pin_onClick():void { microBlog.pin = "111111"; //为microBlog.pin赋值 } ]]--> </mx:Script> <mx:Button x="151" y="66" label="Button" click="login('OAuth')"/> </mx:WindowedApplication>

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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