AngularJS——5、Http

本文介绍如何使用AngularJS框架中的$http服务从服务器读取JSON数据,并将其展示在网页上。通过一个示例展示了如何配置AngularJS模块,定义控制器,以及如何使用$http.get()方法来获取远程数据。

$http.get(url) 读取服务器数据。

<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <meta charset="utf-8">  
        <script src="//apps.bdimg.com/libs/angular.js/1.4.6/angular.min.js"></script>  
    </head>
    <body>
        <div ng-app="xxApp" ng-controller="xxCtrl"> 
            <ol>
                <li ng-repeat="x in names">
                    {{ x.Name + ', ' + x.City + ', ' + x.Country }}
                </li>
            </ol>
        </div>
        <script>
            var app = angular.module('xxApp', []);
            app.controller('xxCtrl', function($scope, $http) {
                $http.get("/xxJSON.php")
                     .success(function (response) {
                         //从服务端引入JSON数据,$scope.names变成一个数组
                         $scope.names = response.records;
                      });
            });
        </script>
    </body>
</html>

xxJSON.php

{"records":[
    {   
        "Name" : "YY",
        "City" : "Beijing",
        "Country" : "China"   
    },
    {
        "Name" : "FF",
        "City" : "Chengdu",
        "Country" : "China"
    },
    {
        "Name" : "LL",
        "City" : "Shanghai",
        "Country" : "China"
    }
]}

输出:

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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