5、Node.js 异步编程与事件处理详解

Node.js 异步编程与事件处理详解

1. 客户端连接与请求事件

当客户端连接到 Web 应用程序时,会有一系列事件消息输出。在客户端连接之前,不会打印其他消息。连接建立后,会收到连接事件消息,因为连接是与新客户端建立时触发的第一个事件。随后可能会有一到两条请求事件消息,这取决于浏览器向新网站发出请求的方式。例如,Chrome 不仅请求资源,还会请求 favicon.ico ,所以应用程序会收到两条请求;而 Firefox 和 IE 则不会请求 favicon.ico ,应用程序只会收到一条请求消息。

如果在同一浏览器中刷新页面请求,只会收到请求事件消息。因为连接已经建立,并且会一直保持,直到用户关闭浏览器或发生超时。使用不同浏览器访问同一资源时,每个浏览器都会建立一个单独的连接事件。使用 Chrome 访问 Web 应用程序时,控制台会输出以下消息:

Server running on port 8124
Listening event
Connection event
Request event
Request event

2. 创建异步回调函数

2.1 基本结构示例

以下是一个完整的 Node 应用程序示例,展示了回调函数的基本结构:

var fib = function (n) {
    if (n < 2) return n;
    return fib(n 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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