优化ASP程序

ASP编程应该是比较容易上手,运用frontpage、VI等工具,可以十分方便地构键WEB页面,
而VBScript/JavaScript等脚本语言也很容易上手。当掌握了ASP编程之后,也许你比较
关心的是程序的效率问题,即怎样使你的程序更加迅速地执行,而少占用服务器的CPU和
内存开销,这一点很重要,如果有很多人访问你的网站,这种因数必须被考虑,否则系
统崩溃可不是好玩的。
这里我们的讨论以VBScript讨论为主。
1.避免使用VBScript的动态数组。
VBScript的动态数组是使用在无法确定数据多少场合之下的,不过遗憾的是动态分配的时候,速度慢,占用系统资源多。
2.避免写程序进行排序。
当对一个数组进行排序的时候,如果数组元素很多,程序将花费许多时间来完成这项工作。
3.合理处理大量的字符串操作
尽量使用系统的函数,避免使用自己编的脚本代码,脚本执行较慢。
4.优化数据库的操作。
假如你使用大型的数据库,比如MS SQL Server 6.5 或 Oracle 8,应合理结合WEB服务
器和数据库服务器的的处理。使用存储过程,而不是进行大量的SQL查询,以减少网络流量。
减少返回的结果集(ResultSet),由数据库服务器处理要比包数据返回web服务器进行处理
高效得多。
5.使用ASP Components
调用ASP部件,处理复杂的运算,文件读写,大容量的字符串处理。

 

如何确定ASP程序的执行时间
<%
dim t1,t2
t1=now()
' your asp code place here
' .......
t2=now()
response.write "执行用了"&cstr(cdbl((t2-t1)*24*60*60)) & "秒 "
%>
如何你的程序很短,使用上面的方法没有任何的意义:显示结果等于0。但如果在做数据
库查询的时候,了解这种情报是十分必要的。

 
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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