CSS_note

本文介绍了如何在网页中引入CSS文件并解决缓存问题,同时探讨了JavaScript中JSON对象的创建与转换方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

css引入外部文件:

<link rel="stylesheet" href="" type="text/css">    href路径是以工程名开始的


解决css缓存问题:

<%@page import="java.Math.Utils">

<link rel="stylesheet" href="/cmis/css/mm.css?num=<%=Math.ramdom() %>" type="text/css"> 



var str = "{"id":"1","name":"mao"}";   //加了双引号就是字符串

var str = {"id":"1","name":"mao"};    //没加双引号是json对象

----------------------------------------------------------------

js将json字符串转成对象方法:

var str = "{"id":"1","name":"mao"}"; 

var object = eval( "(" + str+ ")");

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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