AJAX学习

AJAX学习
  • 概念
    • AJAX简称Asynchronous JavaScript and XML(异步的 JavaScript 和 XML),首先AJAX不是一门新的编程语言,只是一种现有的新的标准方法,最大的优点就是在不重新加载整个页面的情况下,可以与服务器交换数据并更新部分页面内容。
    • 工作原理在这里插入图片描述
    • 相当于在用户和服务器之间加了—个中间层(AJAX引擎),使用户操作与服务器响应异步化。
    • 创建AJAX实例步骤
      • 加载org.json.jar文件
      • 创建输入页面以接收任何文本或数字
      • 创建服务器端页面以处理请求
      • 在web.xml文件中提供条目
    • XHR创建对象
      • XMLHttpRequest 对象可以在不向服务器提交整个页面的情况下,实现局部更新网页。用于客户端和服务器之间的异步通信。主要执行以下操作

        • 1在后台从客户端发送数据
        • 2 从服务器接受数据
        • 3 更新网页不需要加载
      • 创建XMLHttpRequest对象
        -所有的现代浏览器(IE7+、Firefox、Chorme…)都内建 XMLHttpRequest 对象。

        	var xmlhttp;
        	if (window.XMLHttpRequest)
        	 {				// code for IE7+, Firefox, Chrome, Opera, Safari
        		  xmlhttp=new XMLHttpRequest();
          }
        else
          {					// code for IE6, IE5
         		 xmlhttp=new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");
          }
        
        
      • XMLHttpRequest对象的属性
        在这里插入图片描述

      • XMLHttpRequest对象的方法
        在这里插入图片描述

  • XHR 请求
    • 原理
      在这里插入图片描述
      1.用户从UI发送请求,JavaScript中调用XMLHttpRequest对象。
      2.HTTP请求由XMLHttpRequest对象发送到服务器。
      3.服务器使用JSP,PHP,Servlet,ASP.net等与数据库交互。
      4.检索数据。
      5.服务器将XML数据或JSON数据发送到XMLHttpRequest回调函数。
      6.HTML和CSS数据显示在浏览器上。
    • 向服务器发送请求
      • 页面全部加载完毕后,客户端会通过 XMLHttpRequest 对象向服务器请求数据,服务器端接受数据并处理后,向客户端反馈数据。将请求发送到服务器,使用 XMLHttpRequest 对象的open()和send()方法: xmlhttp.open("GET","ajax_info.txt",true); xmlhttp.send();
        在这里插入图片描述
      • async=“true(false)”: XMLHttpRequest 对象如果要用于 AJAX 的话,其open()方法的sync参数必须设置为 true, 通过 AJAX,JavaScript 无需等待服务器的响应,而是在等待服务器响应时执行其他脚本,然后当响应就绪后对响应进行处理。
      	xmlhttp.onreadystatechange=function()
      	  {
      		  if (xmlhttp.readyState==4 && xmlhttp.status==200)
          {
      	    document.getElementById("myDiv").innerHTML=xmlhttp.responseText;
          }
      	  }
      	xmlhttp.open("GET","ajax_info.txt",true);//当使用 async=true 时,请规定在响应处于 onreadystatechange 事件中的就绪状态时执行的函数
      	xmlhttp.send();
      
      xmlhttp.open("GET","test1.txt",false);//不推荐使用 async=false,但是对于一些小型的请求,也是可以的。
      
    • XHR 响应
      • 状态行
        xhr.status状态码,如200,304,404等;
      • 响应主体
        xhr.responseText与xhr.responseXML都表示响应主体。
        responseText: 获得字符串形式的响应数据。
        responseXML: 获得 XML 形式的响应数据。
          xmlDoc=xmlhttp.responseXML;
          txt="";
          x=xmlDoc.getElementsByTagName("ARTIST");
          for (i=0;i<x.length;i++)
          {
          txt=txt + x[i].childNodes[0].nodeValue + "<br>";
          }
          document.getElementById("myDiv").innerHTML=txt;
        
        • XHR readyState
          • 当发送一个请求后,客户端需要确定这个请求什么时候会完成,XMLHttpRequest对象提供了onreadystatechange事件机制来捕获请求的状态,实现响应。每当readyState改变时,就会触发onreadystatechange事件。readyState属性存有 XMLHttpRequest 的状态信息。在这里插入图片描述
          • 0:请求未初始化
            确认XMLHttpRequest对象是否创建,并为调用open()方法进行未初始化作好准备,值为0表示对象已经存在,否则浏览器会报错:对象不存在。
          • 1:服务器连接已建立
            对XMLHttpRequest对象进行初始化,即调用open()方法,根据参数(method,url,true)完成对象状态的设置。并调用send()方法开始向服务端发送请求。值为1表示正在向服务端发送请求。
          • 2:请求已接收
            接收服务器端的响应数据。但获得的还只是服务端响应的原始数据,并不能直接在客户端使用。值为2表示已经接收完全部响应数据,并为下一阶段对数据解析作好准备。
          • 3:请求处理中
            解析接收到的服务器端响应数据即根据服务器端响应头部返回的MIME类型把数据转换成能通过responseBody,responseText或responseXML的属性存取的格式,为在客户端调用作好准备。状态3表示正在解析数据。
          • 3:请求已完成,且响应已就绪
            确认全部数据都已经解析为客户端可用的格式,解析已经完成。值为4表示数据解析完毕,可以通过的XMLHttpRequest对象的属性取得数据。
  • 总结
    • AJAX主要的用处就是局部刷新,而且是异步的这样的话就会高效很多,与原来的请求的话原理也差不多,只不过这个是局部刷新而已。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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