Points de base
- MATLAB, un langage de haut niveau pour l'informatique technique, peut être intégré à la pile moyenne pour créer des applications Web puissantes.
- La pile moyenne se compose de mongodb, express.js, angularjs et node.js, et lorsqu'il est utilisé en conjonction avec MATLAB, il permet une visualisation de données en temps réel sur le Web.
- Le processus d'intégration consiste à utiliser la puissance de calcul de Matlab pour traiter les données et générer des résultats, qui sont ensuite affichés sur une application Web construite à l'aide de la pile moyenne.
- JSONLAB, une implémentation gratuite de l'encodeur / décodeur JSON Open Source dans la langue MATLAB, est utilisée pour convertir les données MATLAB au format JSON pour une utilisation dans les applications Web.
- La création d'une application Web MATLAB comprend la création d'applications autonomes à l'aide du compilateur MATLAB, la création d'un projet d'application Web dans le serveur d'applications Web MATLAB, le téléchargement des applications autonomes sur le projet d'application Web et le déploiement de l'application Web à l'utilisateur.
MATLAB est un langage de haut niveau pour l'informatique technique qui intègre le calcul, la visualisation et la programmation dans un environnement facile à utiliser où les problèmes et les solutions peuvent être exprimés dans une notation mathématique familière. Il existe de nombreux projets à travers le monde écrits à Matlab et développés par des millions de scientifiques et d'ingénieurs. Diverses données expérimentales et opérationnelles que les gens obtiennent à partir de MATLAB peuvent être utilisées pour prendre en charge les applications Web, mais il existe certains obstacles:
- MATLAB comprend les données de format de matrice, tandis que les applications Web préfèrent les données au format JSON ou XML.
- Les données sont généralement créées et utilisées dans le programme MATLAB, ce qui limite la liberté des développeurs à enregistrer et à utiliser des données, etc.
La création d'une application est beaucoup plus facile si MATLAB sert des données au format JSON et qu'une application Web peut utiliser ces données JSON de MATLAB pour créer quelque chose de grand.
Dans cet article, nous développerons un petit programme de démonstration pour démontrer comment faire fonctionner le Matlab et Mean Stack ensemble.
À propos de l'application Web
Cette application Web impliquera un transfert de données en temps réel de MATLAB au navigateur. Pour plus de simplicité, nous transférerons l'heure actuelle de MATLAB et l'afficherons sur le navigateur. Nous utiliserons JSONLAB, une boîte à outils pour encoder / décoder les fichiers JSON dans MATLAB. L'application Web sera créée à l'aide de la pile moyenne. Si vous n'êtes pas familier avec la pile moyenne, il est recommandé de lire l'article "débutant de la pile moyenne" avant de continuer.
Introduction à JSONLAB
JSONLAB est une implémentation Open Source gratuite de JSON Encoder / Decoder en langue MATLAB. Il peut être utilisé pour convertir les structures de données MATLAB (tableaux, structures, cellules, tableaux de structure et tableaux de cellules) en chaînes au format JSON, ou pour décoder les fichiers JSON en données MATLAB.
Il nous donne accès à quatre fonctions: loadjson()
, savejson()
, loadubjson()
et saveubjson()
. Les deux dernières fonctions sont utilisées pour gérer le format Ubjson. loadjson()
est utilisé pour convertir les chaînes JSON en objets MATLAB connexes. Dans notre projet, nous utilisons uniquement la fonction savejson()
, qui convertit un objet MATLAB (cellule, structure ou tableau) en une chaîne JSON. Il peut être utilisé comme suit:
json = savejson(rootname, obj, filename) json = savejson(rootname, obj, opt) json = savejson(rootname, obj, 'param1', value1, 'param2', value2, ...)
Puisque nous devons écrire le fichier, nous utiliserons la première signature. Il renvoie une chaîne JSON et écrit la chaîne dans le fichier.
JSONLAB Installation
Pour commencer, téléchargez JSONLAB, dézippez les archives et ajoutez le chemin du dossier à la liste des chemins de chemin de MATLAB en utilisant la commande suivante:
addpath('/path/to/jsonlab');
Si vous souhaitez ajouter ce chemin en permanence, vous devez taper pathtool
, accéder au dossier racine JSONLAB et l'ajouter à la liste. Une fois terminé, vous devez cliquer sur Enregistrer. Ensuite, exécutez rehash
dans MATLAB et tapez which loadjson
. Si vous voyez la sortie, cela signifie que JSONLAB est installé correctement.
CODE MATLAB
Nous avons besoin de l'heure actuelle, nous utiliserons donc la commande clock
. Il renvoie un vecteur de date à six éléments contenant la date et l'heure actuelles dans le format [année, mois, jour, heures, minutes, secondes]. Pour obtenir le temps à plusieurs reprises, nous mettons la commande clock
dans une boucle infinie while
. Par conséquent, nous continuerons à obtenir les données en temps réel jusqu'à ce que l'exécution du script soit terminée à l'aide de Ctrl C sur la fenêtre de commande MATLAB.
Le code suivant implémente cette idée:
format shortg; y=0; while y == 0 % c = [year month day hour minute seconds] c=clock; % 将每个值四舍五入为整数 c=fix(c); x.clock=c; % 访问c的第4列,即小时 x.hours=c(:,4); % 访问c的第5列,即分钟 x.minutes=c(:,5); % 访问c的第6列,即秒 x.seconds=c(:,6); % 将x转换为JSON并写入matlabData.json savejson('',x,'data/matlabData.json'); end
Dans nos projets, nous nous concentrons sur les heures, les minutes et les secondes. La fonction fix(c)
utilisée dans le code ci-dessus tourne tous les éléments de la matrice à l'entier le plus proche. Pour obtenir des données d'heure, nous avons besoin de la valeur de la colonne 4 de la matrice, nous utilisons donc la commande c(:,4)
. En utilisant la même méthode, nous récupérons les minutes et les secondes.
Nous enverrons séparément l'horloge et quelques variables distinctes à l'application Web pour afficher la conversion de différents types de données de l'objet MATLAB à JSON. Bien que les données d'horloge seront converties en un tableau, les valeurs d'heures, de minutes et de secondes seront converties en nombres, ce que nous verrons plus tard.
Dans notre projet, nous utiliserons la fonction savejson()
pour convertir et écrire la variable X à l'aide du format JSON et l'écrire dans le fichier matlabData.json
. Pour plus de simplicité, le paramètre rootname
sera une chaîne vide.
Utilisez le code précédent, nous terminons tout le code MATLAB requis. Maintenant, une fois que nous avons exécuté le script, nous pouvons observer que le fichier JSON est créé dans le dossier de données et que les données du fichier seront mises à jour automatiquement et constamment. Des exemples de contenu de fichiers JSON sont les suivants:
{ "hours": 19, "minutes": 28, "seconds": 28, "clock": [2015,5,27,19,28,28] }
Nous surveillerons ce fichier et utiliserons Node.js pour lire les dernières données. Commençons maintenant à créer une application Web.
Application Web
Maintenant que nos données MATLAB ont été converties en JSON et stockées dans un fichier, nous pouvons lire ce fichier indépendamment et obtenir les données en surveillant ses modifications. Cette opération n'a rien à voir avec Matlab. Dans le reste de cet article, je suppose que vous comprenez Socket.io et la pile moyenne, même si nous n'utilisons que certains de leurs concepts de base.
Commençons par écrire des applications Web.
Créer un package.json fichier
Pour démarrer notre application, définissons les dépendances du projet. Pour ce faire, nous créerons un fichier package.json
comme suit:
json = savejson(rootname, obj, filename) json = savejson(rootname, obj, opt) json = savejson(rootname, obj, 'param1', value1, 'param2', value2, ...)Après avoir créé le fichier, exécutez
dans le dossier racine du projet pour installer toutes les dépendances. Si vous n'êtes pas familier avec le NPM, il est recommandé de lire le "NPM Getting Started Guide - Node Package Manager". npm install
Code côté serveur Cette partie du code implique l'utilisation de Node.js, Express et MongoDB. Les opérations effectuées par le serveur incluent:
fourni
- fichier
-
index.html
Surveiller et lire les données dans les fichiers JSON - Enregistrer les données dans la base de données à l'aide de MongoDB
- Envoyez des données au navigateur à l'aide de socket.io
- Nous créerons un fichier nommé
server.js
Nous utilisons Express pour fournir des fichiers statiques:
chaque fois qu'une demande est envoyée à
addpath('/path/to/jsonlab');, un fichier
stocké dans le répertoire /
sera fourni. app
index.html
Pour surveiller toutes les modifications du fichier, nous utilisons
. Une fois une modification détectée, le fichier est lu et les données sont récupérées. L'ensemble du processus est terminé en utilisant le code suivant: fs.watch()
fs.readFile()
format shortg; y=0; while y == 0 % c = [year month day hour minute seconds] c=clock; % 将每个值四舍五入为整数 c=fix(c); x.clock=c; % 访问c的第4列,即小时 x.hours=c(:,4); % 访问c的第5列,即分钟 x.minutes=c(:,5); % 访问c的第6列,即秒 x.seconds=c(:,6); % 将x转换为JSON并写入matlabData.json savejson('',x,'data/matlabData.json'); end
Envoyez des données au navigateur à l'aide de la fonction
- de socket.io
-
emit()
Enregistrer les données sur MongoDB à l'aide de Mongoose Middleware - Pour effectuer la deuxième opération, nous créons un schéma des données, puis créons un modèle basé sur ce schéma. Cela se fait en utilisant le code ci-dessous:
Dans la dernière instruction du segment de code précédent, nous créons un modèle basé sur le modèle défini. Le premier paramètre transmis à la fonction est le nom singulier de l'ensemble auquel appartient notre modèle. Mongoose attribue automatiquement des noms pluriels à la collection. Par conséquent, ici
{ "hours": 19, "minutes": 28, "seconds": 28, "clock": [2015,5,27,19,28,28] }est un modèle de la collection
. appData
appDatas
Lorsque nous obtenons de nouvelles données, nous utiliserons les dernières données pour créer une nouvelle instance du schéma et les enregistrer dans la base de données à l'aide de la méthode
est un document. save()
savingData
Le code final de cette partie est le suivant:
json = savejson(rootname, obj, filename) json = savejson(rootname, obj, opt) json = savejson(rootname, obj, 'param1', value1, 'param2', value2, ...)
Nous utilisons try
et catch
pour empêcher l'application de s'écraser. Si nous ne l'utilisons pas et que les erreurs d'entrée utilisateur JSON.parse
ont provoqué une variation rapide, l'application peut s'écraser. C'est ce que nous voulons éviter!
Notez également que veuillez vous assurer que le serveur MongoDB est en cours d'exécution, sinon l'application se bloquera.
Code client
Dans cette section, nous créerons une page HTML statique simple. Lorsque de nouvelles données sont reçues via socket.io, nous mettrons à jour les données affichées sur la page. Ces données peuvent également être utilisées pour créer des graphiques en temps réel.
Ce qui suit est le code simple du fichier index.html
:
addpath('/path/to/jsonlab');La directive
ngCloak
est utilisée pour empêcher le navigateur d'afficher brièvement la forme d'origine (non compilée) du modèle AngularJS lorsque l'application se charge.
Exécutez l'application
Avant de démarrer le serveur Node.js, nous devons nous assurer que le code MATLAB et le serveur MongoDB fonctionnent. Pour exécuter le serveur MongoDB, vous devez exécuter la commande mongod
sur le terminal. Pour exécuter le serveur Node.js, vous devez exécuter la commande node server.js
dans le répertoire racine du dossier du projet.
La page statique affichant l'heure actuelle sera fournie dans 127.0.0.1:3000
.
Conclusion
Dans cet article, nous utilisons la pile moyenne pour créer une application Web qui obtient des données au format JSON à partir du programme MATLAB. Les données sont converties à l'aide de JSONLAB. Les données sont ensuite envoyées au navigateur à l'aide de socket.io, donc les modifications sur le navigateur sont reflétées en temps réel. Le code source complet de cette démo est disponible sur GitHub.
J'espère que vous avez apprécié cet article et que vous avez hâte de lire vos commentaires.
(La section FAQS est recommandée pour la gérer séparément en raison de la durée de l'article. Les questions et réponses clés peuvent être extraites et brièvement résumées ou réorganisées au besoin.)
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

JavaScript s'exécute dans les navigateurs et les environnements Node.js et s'appuie sur le moteur JavaScript pour analyser et exécuter du code. 1) Générer une arborescence de syntaxe abstraite (AST) au stade d'analyse; 2) Convertir AST en bytecode ou code machine à l'étape de compilation; 3) Exécutez le code compilé à l'étape d'exécution.

Les tendances futures de Python et JavaScript incluent: 1. Python consolidera sa position dans les domaines de l'informatique scientifique et de l'IA, 2. JavaScript favorisera le développement de la technologie Web, 3. Le développement de plate-forme multiplié deviendra un sujet brûlant, et 4. L'optimisation des performances sera le focus. Les deux continueront d'étendre les scénarios d'application dans leurs champs respectifs et de faire plus de percées dans les performances.

Les choix de Python et JavaScript dans les environnements de développement sont importants. 1) L'environnement de développement de Python comprend Pycharm, Jupyternotebook et Anaconda, qui conviennent à la science des données et au prototypage rapide. 2) L'environnement de développement de JavaScript comprend Node.js, VScode et WebPack, qui conviennent au développement frontal et back-end. Le choix des bons outils en fonction des besoins du projet peut améliorer l'efficacité du développement et le taux de réussite du projet.

Oui, le noyau du moteur de JavaScript est écrit en C. 1) Le langage C fournit des performances efficaces et un contrôle sous-jacent, qui convient au développement du moteur JavaScript. 2) Prendre le moteur V8 comme exemple, son noyau est écrit en C, combinant l'efficacité et les caractéristiques orientées objet de C. 3) Le principe de travail du moteur JavaScript comprend l'analyse, la compilation et l'exécution, et le langage C joue un rôle clé dans ces processus.

JavaScript est au cœur des sites Web modernes car il améliore l'interactivité et la dynamicité des pages Web. 1) Il permet de modifier le contenu sans rafraîchir la page, 2) manipuler les pages Web via Domapi, 3) prendre en charge les effets interactifs complexes tels que l'animation et le glisser-déposer, 4) Optimiser les performances et les meilleures pratiques pour améliorer l'expérience utilisateur.

C et JavaScript réalisent l'interopérabilité via WebAssembly. 1) Le code C est compilé dans le module WebAssembly et introduit dans un environnement JavaScript pour améliorer la puissance de calcul. 2) Dans le développement de jeux, C gère les moteurs de physique et le rendu graphique, et JavaScript est responsable de la logique du jeu et de l'interface utilisateur.

JavaScript est largement utilisé dans les sites Web, les applications mobiles, les applications de bureau et la programmation côté serveur. 1) Dans le développement de sites Web, JavaScript exploite DOM avec HTML et CSS pour réaliser des effets dynamiques et prend en charge des cadres tels que JQuery et React. 2) Grâce à la réactnative et ionique, JavaScript est utilisé pour développer des applications mobiles multiplateformes. 3) Le cadre électronique permet à JavaScript de créer des applications de bureau. 4) Node.js permet à JavaScript d'exécuter le côté du serveur et prend en charge les demandes simultanées élevées.

Python est plus adapté à la science et à l'automatisation des données, tandis que JavaScript est plus adapté au développement frontal et complet. 1. Python fonctionne bien dans la science des données et l'apprentissage automatique, en utilisant des bibliothèques telles que Numpy et Pandas pour le traitement et la modélisation des données. 2. Python est concis et efficace dans l'automatisation et les scripts. 3. JavaScript est indispensable dans le développement frontal et est utilisé pour créer des pages Web dynamiques et des applications à une seule page. 4. JavaScript joue un rôle dans le développement back-end via Node.js et prend en charge le développement complet de la pile.


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