12、Sencha Touch 数据处理全解析:从模型验证到数据存储

Sencha Touch 数据处理全解析:从模型验证到数据存储

1. 模型验证

模型验证确保我们获取到预期的数据,它主要有两个作用:
- 数据输入规范 :为数据输入提供指导。例如,通常希望用户名仅由字母和数字组成,验证可以强制执行此约束,并在用户使用错误字符时通知用户。
- 安全保障 :防止恶意用户通过表单字段发送可能对数据库有害的信息。例如,如果数据库未正确保护,将 “DELETE * FROM users;” 作为用户名发送可能会导致问题。

可以在数据模型中声明验证,就像声明字段一样。以下是在 User 模型中添加验证的示例:

Ext.regModel('User', {
    fields: [
        {name: 'firstname', type: 'string'},
        {name: 'lastname', type: 'string'},
        {name: 'age', type: 'int'},
        {name: 'username', type: 'string'},
        {name: 'email', type: 'string'},
        {name: 'active', type: 'boolean', defaultValue: true}
    ],
    validations: [
        {type: 'presence', field: 'age'},
        
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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