30、现代网络开发与计算技术综合指南

现代网络开发与计算技术综合指南

1. 解决网站图片缺失问题

当使用网页浏览器连接到Web服务器时,可能会遇到页面渲染但缺少猫图片的情况。查看运行Python Web服务器命令的终端窗口,会看到获取猫图片失败的尝试,如:

192.168.1.123 - - [31/Jan/2020 17:38:56] "GET /cat.jpg HTTP/1.1" 404 -

这是因为目录中没有名为 cat.jpg 的文件。要解决这个问题,可按以下步骤操作:
1. 下载一张JPEG格式的猫图片,并将其保存为 ~/web/cat.jpg 。可以使用以下命令下载:

$ wget https://www.howcomputersreallywork.com/images/cat.jpg
  1. 确保终端窗口当前位于 web 目录中,然后运行上述命令。
  2. 重新加载网页浏览器中的页面,即可看到猫图片。若Web服务器似乎卡住,请按之前的说明重启。

此外,不仅可以在页面中查看猫图片,还可以直接从服务器请求该图片,因为它有自己的URL。在浏览器中访问以下URL(将 SERVER 替换为网站使用的主机名或IP地址):

ht
【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在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 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改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值