ASIHttpRequest 使用

本文介绍如何使用ASIHttpRequest发起同步及异步HTTP请求。包括添加必要的类库、配置ASIHttpRequest、创建并启动同步与异步请求的方法,以及如何处理请求响应。

导入第三方框架ASIHttpRequest


添加类库SystemConfiguration.framework, MobileCoreServices.framework,CoreGraphics.framework和libz.1.2.3.dylib这几个类库。

2.1.2使用说明

ASIHTTPRequest有很多功能,所有功能说明都可以在其官方网站的相关文档中查到,本章仅简单介绍一下如何使用ASIHTTPRequest来进行同步Http请求和异步Http请求。在后面的章节中,我们还会用到它的一些其他功能。

在使用ASIHTTPRequest之前,请确认已经正确安装,然后在需要应用它的代码文件头部,加入:

#import “ASIHTTPRequest.h”

这样就可以在代码中使用ASIHTTPRequest相关的类。

创建一个同步请求

这是ASIHTTPRequest最简单的一种使用模式,发送startSynchronous消息后即开始在同一线程中执行HTTP请求,线程将一直等待直到请求结束(请求成功或者失败)。通过检查error属性可以判断请求是否成功或者有错误发生。

要获取返回的文本信息,调用responseString方法。如果下载的是二进制文件,例如图片、MP3,则调用responseData方法,可以得到一个NSData对象。

- (IBAction)grabURL:(id)sender

{

NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"http://allseeing-i.com"];

ASIHTTPRequest *request = [ASIHTTPRequest requestWithURL:url];

[request startSynchronous];

NSError *error = [request error];

if (!error) {

NSString *response = [request responseString];

}

}

一般情况下,应该优先使用异步请求代替同步请求,当在主线程中使用ASIHTTPRequest同步请求,应用程序的界面会锁定,无法进行任何操作,直到请求完成。

创建一个异步请求

上例中的同步请求,如果换成异步方式来调用,请求是在后台线程中运行,当请求执行完后再通知调用的线程。这样不会导致主线程进行网络请求时,界面被锁定等情况。

- (IBAction)grabURLInBackground:(id)sender

{

NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"http://allseeing-i.com"];

ASIHTTPRequest *request = [ASIHTTPRequest requestWithURL:url];

[request setDelegate:self];

[request startAsynchronous];

}

- (void)requestFinished:(ASIHTTPRequest *)request

{

// 当以文本形式读取返回内容时用这个方法

NSString *responseString = [request responseString];

// 当以二进制形式读取返回内容时用这个方法

NSData *responseData = [request responseData];

}

- (void)requestFailed:(ASIHTTPRequest *)request

{

NSError *error = [request error];

}


内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
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