跨域问题之JSONP

<script>
    //假设服务器地址是http://domain.com/getData 并且运行jsonp方式访问
    var script = document.createElement('script');
    script.setAttribute('src', "http://domain.com/getData?cb=fn1");
    var header =document.getElementsByTagName('head')[0];
    header.appendChild(script);

    function fn1(data) {
      console.log(data);
    }
</script>

1、script标签

2、在script标签加载资源是没有跨域问题的

    在资源加载进来之前定义好一个函数,这个函数接收一个参数(数据),函数里面利用这个参数做某些事情,然后需要的时候通过script标签加载对应远程文件资源,当远程的文件资源被加载进来的时候,就会去执行我们前面定义好的函数,并且把数据当作这个函数的参数传入进去

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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