Juery getJoson

本文介绍了一个使用AJAX从服务器获取JSON格式数据的例子,并展示了如何通过JavaScript处理这些数据。服务器端返回了多个带有不同属性的对象,客户端通过回调函数对每个对象进行处理。

备份数据:

 

function ajaxInfo(){
            $.getJSON("http://192.168.0.100:8080/JqueryAjax/ajax.do?id=10&jsoncallback=?",
                function(data){
                    $.each(data,function(i,item){    
                         alert("name="+item.name+"name1="+item.name1+"name2="+item.name2);
                      });
            });
         }

 

 

/**
     * Method execute
     *
     * @param mapping
     * @param form
     * @param request
     * @param response
     * @return ActionForward
     */
    public ActionForward execute(ActionMapping mapping, ActionForm form, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
        try {
            String jsoncallback=request.getParameter("jsoncallback");
            PrintWriter out = response.getWriter();
           
            //out.println("<div style=\"background-color:#ffa; padding:20px\">"+request.getParameter("name")+"</div>");
           
            //out.print(jsoncallback+"({\"account\":\"aaaa\",\"passed\":\"true\",\"error\":\"null\"})");
           
            out.print(jsoncallback+"([{\"name\":\"zhangsan\",\"name1\":\"lisi\",\"name2\":\"wangwu\"}" +
                    ",{\"name\":\"zhangsan2\",\"name1\":\"lisi\",\"name2\":\"wangwu\"}," +
                    "{\"name\":\"zhangsan3\",\"name1\":\"lisi\",\"name2\":\"wangwu\"}])");
           
            out.close();
           
           
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

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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