关于MKNetworkKit的一些问题

本文深入探讨了缓存问题及其在HTTP请求中的应用,特别关注了MKNetworkKit中缓存时间的设定及对性能的影响。通过分析MKNetworkKit的关键配置参数,揭示了缓存策略如何优化数据获取效率。

1.缓存的问题:

  这个东西好啊。但是如果细心的朋友会发现。如果同一个URL(A),在60秒内去重复请求它。你得到的数据将全部是缓存(如果使用了缓存,并使用GET方法)

  原因:

  一开始以为是服务器有限制。后面发现只要GET的都有这种情况,那肯定就是库里面写了一个60秒去做处理了,当然大家去跳着代码找肯定也是可以找到的。

  解决:

MKNetworkKit.h 这个文件中 有以下几条定义

  1. #define MKNETWORKCACHE_DEFAULT_DIRECTORY @"MKNetworkKitCache"  
  2. #define kMKNetworkKitDefaultCacheDuration 60 // 1 minute  
  3. #define kMKNetworkKitDefaultImageHeadRequestDuration 3600*24*1 // 1 day (HEAD requests with eTag are sent only after expiry of this. Not that these are not RFC compliant, but needed for performance tuning)  
  4. #define kMKNetworkKitDefaultImageCacheDuration 3600*24*7 // 1 day  
  5.   
  6. // if your server takes longer than 30 seconds to provide real data,  
  7. // you should hire a better server developer.  
  8. // on iOS (or any mobile device), 30 seconds is already considered high.  
  9.   
  10. #define kMKNetworkKitRequestTimeOutInSeconds 30  

其中:

  1. kMKNetworkKitDefaultCacheDuration  
这个就是设定那个时间的定义,大家可以全局查找,跳过去看看。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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