dwr的同步和异步设置

项目当中用到了DWR,在页面加载数据的时候出现了一点小问题: 调用了一个ajax的方法得到一组数据量比较大的对象.当然在页面上已经被convert成了js数组.在整个异步调用的过程当中花的时间要多一些.结果导致了一些数据显示了.一些数据没显示.对下一步操作产生了影响. 解决的方法是
设置dwr的javascript:dwr.engine.setAsync(false); 将dwr的通信方式改成同步的.(既dwr会等待服务器.将数据接受完毕后.再继续进行.)
javascript:dwr.engine.setAsync(false);的作用域.是当前的整个页面.既是javascript:dwr.engine.setAsync(false)在同一张页面上有用.既设置了以后这张页面上的所有dwr方法都是同步的. 但是其他的页面如果用到了dwr调用远程方法还是异步的.
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,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 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。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,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。
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