6、Django中基于类的视图和超链接API的使用

Django中基于类的视图和超链接API的使用

1. 减少序列化器中的样板代码

在开发过程中,我们无需重写 create update 方法,因为 ModelSerializer 超类已经为这两个方法提供了实现,通用行为在这种情况下已经足够。在 GameSerializer 类中,我们减少了不必要的样板代码,只需在元组中指定所需的字段集即可。现在,与游戏字段相关的类型仅包含在 Game 类中。

若要重启Django开发服务器,可按以下步骤操作:
1. 按 Ctrl + C 停止当前运行的Django开发服务器。
2. 执行命令 python manage.py runserver 重新启动服务器。

2. 使用包装器编写API视图

games/views.py 文件中,我们定义了 JSONResponse 类和两个基于函数的视图。这些函数在需要返回JSON数据时返回 JSONResponse ,在仅返回HTTP状态码时返回 django.Http.Response.HttpResponse 实例。

无论HTTP请求头中指定的可接受内容类型如何,视图函数总是在响应体中提供相同的内容——JSON。我们可以运行以下两个命令,使用不同的 Accept 请求头值( <

基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制(Simulink仿真实现)内容概要:本文档主要介绍基于Matlab/Simulink平台实现的多种科研仿真项目,涵盖电机控制、无人机路径规划、电力系统优化、信号处理、图像处理、故障诊断等多个领域。重点内容之一是“基于Matlab建模FOC观测器,采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制”的Simulink仿真实现,该方法通过状态观测器估算电机转子位置与速度,结合锁相环(PLL)实现精确控制,适用于永磁同步电机等无位置传感器驱动场景。文档还列举了大量相关科研案例与算法实现,如卡尔曼滤波、粒子群优化、深度学习、多智能体协同等,展示了Matlab在工程仿真与算法验证中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、机器人、电力电子等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握FOC矢量控制中无传感器控制的核心原理与实现方法;②理解龙贝格观测器与PLL在状态估计中的作用与仿真建模技巧;③借鉴文中丰富的Matlab/Simulink案例,开展科研复现、算法优化或课程设计;④应用于电机驱动系统、无人机控制、智能电网等实际工程仿真项目。; 阅读建议:建议结合Simulink模型与代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定与仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析与模型改进。
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