es6中fetch-api

最新推荐文章于 2022-06-27 18:35:47 发布
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本文详细解析了如何使用Promise链式调用来处理异步请求，包括指定URL地址，通过.then方法获取response对象，以及如何进一步处理数据结果。

指定需要请求的url地址，通过第一个. then得到一个response对象，想要拿到最终数据调用response.json返回一个新的promise，把第一个.then中的promise，return，通过第二个.then就可以处理数据结果

 

木 zi 萌
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weather-fetch-api：使用ES6创建用于研究和创建应用程序天气的:umbrella_with_rain_drops:ES:sun::snowflake::tornado:Repository-提取API + Web Pack
02-05
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polymer-webpack-es6-comment-system
05-28
评论系统的数据通常来自于后端 API，项目可能使用了 Fetch API 或 Axios 等库来与服务器进行数据交换，实现评论的添加、删除和显示。 以上就是 "polymer-webpack-es6-comment-system" 项目中涉及的主要技术及其...
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Primise7的博客
05-15 1万+
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BP神经网络+PID控制Simulink仿真
最新发布
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提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
掌握New-Fetch-Api：轻松从API获取text/json数据
New-Fetch-Api-master是此库的源代码压缩包文件名，表明开发者可以从这个压缩包中提取出库的源代码。压缩包可能包含多种格式的代码文件，如.js（JavaScript源文件）、.map（源映射文件，用于调试）、.d.ts...
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