Android学习笔记---27_网络通信之通过GET和POST方式提交参数给web应用,以及使用httpClient,来给web项目以post方式发送参数

最新推荐文章于 2024-05-24 18:00:00 发布
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分类专栏： 硬件&嵌入式&物联网
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这篇博客详细介绍了如何在Android应用中通过GET和POST方式向web应用提交参数，以及如何使用HttpClient进行POST请求。博主探讨了GET和POST在数据量超过2KB时的优缺点，并展示了在处理中文参数时可能出现的乱码问题及其解决方案。此外，还提到了使用过滤器处理乱码的便捷方法，并提供了使用HttpClient库进行网络通信的代码示例。
Android学习笔记---27_网络通信之通过GET和POST方式提交参数给web应用,以及使用httpClient,来给web项目以post方式发送参数
27_网络通信之通过GET和POST方式提交参数给web应用
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Android学习笔记---28_网络通信之通过HTTP协议实现文件上传,组拼http 的post方法,传输内容
添柴程序猿的专栏
03-30 3704
28_网络通信之通过HTTP协议实现文件上传 ---------------------------------------------- 1.注意,做表单提交的时候:程序代码;   action="http://192.168.1.110:6118/WebGetSetTest/ManagerServlet"   enctype="multipart/form-data
Android网络之Android-Async-Http，flutter页面跳转数据丢失
m0_64604842的博客
12-16 588
通过AsyncHttpClient类的实例就可以执行网络请求，包括get、put、post、head、delete。并指定一个ResponseHandlerInterface的实例接收请求结果。(onSuccess参数不对，此处只说明基本用法，详细参数看源码) 主要类介绍 ===== AsyncHttpRequest 继承自Runnabler，被submit至线程池执行网络请求并发送start，success等消息 AsyncHttpResponseHandler 接收请求结果，一般重写onSuc.
android之使用get和post方式向服务器提交请求
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MFSGSS3432的专栏
10-08 1万+
通过get和post方式向服务器发送请求 首先说一下get和post的区别 get请求方式是将提交的参数拼接在url地址后面，例如http://www.baidu.com/index.jsp?num=23&jjj=888; 但是这种形式对于那种比较隐私的参数是不适合的，而且参数的大小也是有限制的，一般是1K左右吧，对于上传文件 就不是很适合。 po
android学习笔记----开源AsyncHttpClient、OkHttp实现get、post提交数据
卓越无关环境，保持空杯心态——靡不有初，鲜克有终
08-03 3361
来看看上一篇记录get、post方式提交以及抓包和乱码问题，里面是开启子线程联网再提交，post方式就更复杂了。现在用开源项目就简单得多。tomcat服务器端代码参见上一篇，这里不赘述了，只看android端。 现在开源的网络通信库有很多，都可以替代HttpURLConnection，其中OkHttp是很出色的了，在介绍之前，先来了解一下AsyncHttpCilent。     先看到lo...
Android入门笔记 - 网络通信 - HttpClient
Daker's Blog
12-16 696
android httpclient 获得网络图片
HttpClient --学习笔记
m0_71386740的博客
05-24 586
HttpClient 是Apache Jakarta Common 下的子项目，可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包，并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。HttpClient的作用有俩个：简单的说，可以将HttpClient理解为一个虚拟的网络客户端，可以在java程序中模拟发送Http请求和接收响应，也就是在程序中模拟平常正常用浏览器上网发送请求给服务器这一行为。发送HTTP请求。
android get请求参数带/,ANDROID_MARS学习笔记_S04_004_用HTTPCLENT发带参数的get和post请求...
weixin_33654339的博客
05-26 224
1 packagecom.http2;23 importjava.io.BufferedReader;4 importjava.io.IOException;5 importjava.io.InputStream;6 importjava.io.InputStreamReader;7 importjava.io.UnsupportedEncodingException;8 importjava.u...
android带参数post请求,ANDROID_MARS学习笔记_S04_004_用HTTPCLENT发带参数的get和post请求...
weixin_39640024的博客
05-26 157
1 packagecom.http2;23 importjava.io.BufferedReader;4 importjava.io.IOException;5 importjava.io.InputStream;6 importjava.io.InputStreamReader;7 importjava.io.UnsupportedEncodingException;8 importjava.u...
2024年Android学习笔记-Android初级 (二)，差点挂在第四面
2401_84538135的博客
05-04 848
在此为大家准备了四节优质的Android高级进阶视频：架构师项目实战——全球首批Android开发者对Android架构的见解。
Android学习笔记----HttpURLConnection 和 HttpClient(已经被废弃)
，，，，的博客
03-06 8579
/***************************************************************/ 使用 HTTP 协议访问网络 在 Android 上发送 HTTP 请求的方式一般有两种， HttpURLConnection 和 HttpClient. HttpURLConnection 首先需要获取
android 学习笔记6-HttpClient 多线程下载 断点续传 进度条 源码关联
01-02
2、使用HttpClient发送POST请求：和之前的GET类似 3、使用异步HttpClient发送请求，可以在github上找一些别人已经写好的代码，封装度比较高，直接拿来用。 4、多线程下载：使用RandomAccessFile输出流写 5、多线程...
HTTP提交参数：GET与POST方法详解
"这篇学习笔记主要探讨了如何通过HTTP协议向Web应用提交数据，特别是针对GET和POST两种方法。在数据量小于2KB时，通常使用GET方式；当数据量超过2KB时，则推荐使用POST方式。文中给出了一个Java代码示例，展示了如何...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
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