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最新推荐文章于 2024-12-12 08:00:00 发布

jidawanghao

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import urllib.request
request=urllib.request.Request('https://www.python.org')
response=urllib.request.urlopen(request)
print(response.read().decode('utf-8'))

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详细分析 Java 中的 `@RequestParam` 和 `@RequestBody`

沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。技术点亮生活，分享连接价值与机会。专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。

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在 Java 的 Spring MVC 开发中，和是处理 HTTP 请求中参数的两个常用注解。前者用于绑定请求中的 URL 参数或表单数据，后者则用于将请求体（JSON、XML等）解析为 Java 对象。正确理解它们的使用场景和区别，是开发 RESTful API 的基础技能。本文将从基础知识、代码示例到实际应用，详细解析这两个注解的用法，帮助小白快速上手。通过本文的学习，我们深入了解了和的基础用法、应用场景及两者的区别。

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request函数

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【嵌入式系统】基于STM32的步进电机精准运动控制：硬件搭建、代码实现及性能优化

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内容概要：本文详细探讨了微电网优化技术及其相关算法的研究，涵盖多种优化方法和技术手段。主要内容包括：（1）使用Yalmip+Cplex进行微电网优化建模，涉及光伏、风电、蓄电池和电网的协调配置；（2）采用粒子群算法优化微电网及综合能源系统，通过群体智能算法优化能源分配；（3）介绍多目标算法优化综合能源系统，以及遗传算法在光伏出力预测和风光负荷典型场景生成中的应用；（4）讨论拉丁超立方抽样方法在生成代表性场景中的作用。每种方法均配有详细的代码分析，帮助读者深入理解其实现细节。适合人群：对微电网优化技术和算法感兴趣的科研人员、工程师及相关领域的学生。使用场景及目标：适用于希望深入了解微电网优化技术及其实际应用的人士，旨在提供理论与实践相结合的学习材料，帮助读者掌握不同优化算法的具体实现方式。其他说明：本文不仅介绍了各种优化算法的基本原理，还提供了相应的代码实例，便于读者动手实践并加深理解。

基于arduino uno r3主控的环境监测系统设计

07-24

通过传感器采集TVOC（总挥发性有机物）、HCHO（甲醛）和eCO2（等效二氧化碳）数据，并显示在LCD屏幕上，同时支持数据记录到SD卡，以及通过旋转编码器进行交互。结合RTC时间戳将数据记录至SD卡，并通过LCD显示屏和旋转编码器实现用户交互。系统具备三屏数据显示、智能SD卡管理、时间设置和数据记录控制等核心功能。该设备通过软串口与TVOC传感器通信，获取TVOC、HCHO和eCO2数据。这些数据会显示在LCD屏幕上，用户可以通过旋转编码器切换显示屏幕（三个屏幕：TVOC+HCHO、eCO2、最后记录）。同时，设备支持将数据记录到SD卡（记录状态由记录按钮控制）。设备还包含一个实时时钟（RTC）用于时间戳。旋转编码器长按可以进入时间设置模式，调整年、月、日、时、分、秒。

MATLAB语音识别系统：基于GUI的数字0-9识别及深度学习模型应用 · GUI v1.2

07-24

内容概要：本文介绍了一款基于MATLAB的语音识别系统，主要功能是识别数字0到9。该系统采用图形用户界面（GUI），方便用户操作，并配有详尽的代码注释和开发报告。文中详细描述了系统的各个组成部分，包括音频采集、信号处理、特征提取、模型训练和预测等关键环节。此外，还讨论了MATLAB在此项目中的优势及其面临的挑战，如提高识别率和处理背景噪音等问题。最后，通过对各模块的工作原理和技术细节的总结，为未来的研究和发展提供了宝贵的参考资料。适合人群：对语音识别技术和MATLAB感兴趣的初学者、学生或研究人员。使用场景及目标：适用于希望深入了解语音识别技术原理的人群，特别是希望通过实际案例掌握MATLAB编程技巧的学习者。目标是在实践中学习如何构建简单的语音识别应用程序。其他说明：该程序需要MATLAB 2019b及以上版本才能正常运行，建议使用者确保软件环境符合要求。

request下载

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<think>好的，用户想下载与request相关的资源或库，具体是request库或者请求相关的工具。我需要根据提供的引用内容来解答这个问题。首先，我要看看用户提供的引用中有哪些相关的信息。引用[1]提到安装request库的命令是`go get -u github.com/mozillazg/request`，看起来是Go语言的库。引用[2]和引用[4]分别提到了axios和react-request，这两个是JavaScript的库。引用[3]则是一个Mock-Request项目，用于模拟HTTP请求，可能也是JavaScript相关的。用户的问题是关于下载request库或相关工具，所以需要分语言来回答。首先，确认用户使用的编程语言。不过用户没有明确说明，可能需要覆盖不同语言的情况。对于Go语言的request库，引用[1]提供了安装命令，直接使用go get即可。对于JavaScript，常见的请求库如axios，可以通过npm安装。引用[2]提到安装axios，命令是`npm install axios`，而引用[4]的react-request可能需要使用npm或yarn安装。引用[3]的Mock-Request项目，可以通过GitCode的链接克隆或者下载。此外，可能还需要补充Python的requests库，虽然用户提供的引用中没有提到，但这是Python中常用的请求库，安装命令是`pip install requests`。不过根据引用内容，用户提供的资料中没有这个信息，但根据常见知识，可能需要补充，但需注意是否超出引用范围。不过用户问题中的引用[1]是Go，引用[2][3][4]是JavaScript相关，所以可能不需要提到Python的requests。不过用户的问题中引用的内容可能不够全面，需要根据给出的引用回答。因此，应该按照提供的四个引用来组织回答。Go的request库安装，JavaScript的axios和react-request，以及Mock-Request的模拟工具。需要将每个引用对应的安装方式分点说明，语言清晰，结构明确。同时，生成相关问题，可能涉及各语言的不同库，或者不同用途的工具，比如模拟请求、React专用库等。确保回答符合系统级指令，比如使用正确的中文，数学公式格式，但这里可能用不上数学公式。同时，在末尾添加相关问题，并正确引用标记。现在组织回答：首先分点说明不同语言和工具的安装方法： 1. Go语言的request库：引用[1]的命令。 2. JavaScript的axios：引用[2]中提到，安装命令是npm install axios。 3. Mock-Request：引用[3]中的GitCode链接，可以通过git克隆或下载。 4. React的react-request：引用[4]，使用npm或yarn安装。然后生成相关问题，比如不同语言的库如何选择，如何模拟请求，React中的请求处理等。</think>### 如何下载 request 库或请求相关工具根据不同的编程语言和应用场景，以下是几种常见请求库的安装方法： --- #### 1. **Go语言的Request库** 引用[1]提供了Go语言的安装方式： ```bash go get -u github.com/mozillazg/request ``` 此命令会从GitHub仓库下载并安装`request`库，适用于需要HTTP客户端功能的Go项目[^1]。 --- #### 2. **JavaScript的Axios库** 引用[2]提到Axios是常用的HTTP请求工具，安装命令为： ```bash npm install axios ``` Axios适用于浏览器和Node.js环境，支持Promise API，适合前端项目或全栈开发[^2]。 --- #### 3. **Mock-Request（HTTP请求模拟工具）** 引用[3]推荐了Mock-Request项目，可通过GitCode克隆或下载： ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/mock-request ``` 该工具用于模拟HTTP请求，适合测试接口或开发环境调试[^3]。 --- #### 4. **React专用请求库：react-request** 引用[4]介绍了`react-request`，安装命令为： ```bash npm install react-request # 或使用yarn yarn add react-request ``` 此库专为React设计，简化了组件内网络请求的逻辑[^4]。 --- ###