20、基于代理脚本的多服务搜索应用开发与优化

基于代理脚本的多服务搜索应用开发与优化

1. 代理脚本的工作原理

代理脚本借助相关库创建了 eBayXMLRPC 的实例,这是 eBay 平台的 XML - RPC 客户端。之后,它会创建会话并执行搜索操作,最后将搜索结果存储在 $xml 变量中,以便后续输出。

2. 代理脚本的测试方法

测试代理代码的简单方式是,手动在浏览器地址栏输入代理页面的地址,并添加客户端 JavaScript 会使用的查询字符串,然后直接在浏览器窗口查看结果。例如,若要在 Amazon 上搜索某著名功夫电影制片厂,可输入如下地址:

http://…/webservices2_proxy.php?search=shaw%20brothers&service=amazon

浏览器会直接显示未经过样式处理的 XML 数据响应,虽然显示效果不佳,但能让我们看到具体内容。

3. 处理搜索结果

我们通过代理脚本从多个 Web 服务获取 XML 结果后,需将这些结果以良好的格式插入网页。最初向代理页面发送请求的代码如下:

// File: webservices2.js (excerpt)
self.ajax.doGet(proxyURI, self.handleResp, 'xml');

这里的响应处理函数是 handleResp ,最后的 xml 标志表明我们期望结果以 X

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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