Jsonp实现跨域请求

test.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
  <title>Document</title>
</head>
<body>
    
</body>
<script src="http://127.0.0.1:8887/"></script>
//浏览器是允许像<link><img><Script>在标签上路径加载内容时是允许跨域的,它不关心服务器是否设置了跨域的头
</html>

server.js

const http = require('http')
const fs = require('fs')

http.createServer(function (request, response) {
  console.log('request come', request.url)

  const html = fs.readFileSync('test.html', 'utf8')//读取HTML内容
  response.writeHead(200, {
    'Content-Type': 'text/html'
  })
  response.end(html)
}).listen(8888)

console.log('server listening on 8888')

server2.js

const http = require('http')

http.createServer(function (request, response) {
  console.log('request come', request.url)
  response.end('123')
}).listen(8887)

console.log('server listening on 8887')
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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