javascript-请求处理

Prototype.js的Ajax对象 - 强大的异步请求处理工具 无论是发送简单的GET请求还是复杂的POST请求,Prototype.js的Ajax对象都能满足需求,并提供了许多高级功能来增强开发体验。Prototype.js是一个流行的JavaScript库,提供了许多实用的功能,包括一个强大的Ajax对象,用于简化和优化异步请求的处理。在上面的示例中,我们创建了一个新的Ajax.Request对象,并指定了请求的URL和请求方法(在这种情况下是GET)。在上面的示例中,我们将请求方法设置为POST,并通过parameters选项指定了要发送的数据。 阅读详情

两种方式

  • ajax
  • fetch

如何取消请求?

  • xhr.abort
  • AbortController api

axios 请求函数示例:

 import type { AxiosRequestConfig } from "axios";
 ​
 // 用于存储每个请求的标识和取消函数
 const pendingMap = new Map<string, AbortController>();
 ​
 const getPendingUrl = (config: AxiosRequestConfig): string => {
   return [config.method, config.url].join("&");
 };
 ​
 export class AxiosCanceler {
   /**
    * 添加请求
    * @param config 请求配置
    */
   public addPending(config: AxiosRequestConfig): void {
     this.removePending(config);
     const url = getPendingUrl(config);
     const controller = new AbortController();
     config.signal = controller.signal;
     if (!pendingMap.has(url)) {
       // 如果当前请求不在等待中,将其添加到等待中
       pendingMap.set(url, controller);
     }
   }
 ​
   /**
    * 清除所有等待中的请求
    */
   public removeAllPending(): void {
     pendingMap.forEach((abortController) => {
       if (abortController) {
         abortController.abort();
       }
     });
     this.reset();
   }
 ​
   /**
    * 移除请求
    * @param config 请求配置
    */
   public removePending(config: AxiosRequestConfig): void {
     const url = getPendingUrl(config);
     if (pendingMap.has(url)) {
       // 如果当前请求在等待中,取消它并将其从等待中移除
       const abortController = pendingMap.get(url);
       if (abortController) {
         abortController.abort(url);
       }
       pendingMap.delete(url);
     }
   }
 ​
   /**
    * 重置
    */
   public reset(): void {
     pendingMap.clear();
   }
 }

axios 底层还是基于 abort 来实现,源码分析参考 https://github.com/GitHubJackson/sc.js/issues/3

ajax 取消请求示例

function getWithCancel(url, token) { // the token is for cancellation
   var xhr = new XMLHttpRequest;
   xhr.open("GET", url);
   return new Promise(function(resolve, reject) {
      xhr.onload = function() { resolve(xhr.responseText); });
      token.cancel = function() {  // SPECIFY CANCELLATION
          xhr.abort(); // abort request
          reject(new Error("Cancelled")); // reject the promise
      };
      xhr.onerror = reject;
   });
};

fetch 示例

const data = {};
// 构造器对象
let controller = null;

// 按钮点击
button.addEventListener('click', function (event) {
  // 构造 AbortController 对象
  if (data.controller) {
    controller = data.controller;
  } else {
    controller = new AbortController();
    data.controller = controller;
  }
  // 如果正在请求,终止
  if (data.loading) {
    controller.abort();
    // 构建新的 AbortController
    controller = new AbortController();
    data.controller = controller;
  }
  data.loading = true;

  // 请求逻辑
  fetch('./getVal.php?val=' + event.target.value, {
    signal: controller.signal
  }).then(res =&gt; res.text()).then(text =&gt; {
    // text 就是返回内容
  });
});
JavaScript并行请求处理方式浅析 本文介绍了JavaScript中处理并行请求的几种常用方式,包括回调函数、Promise和async/await。在JavaScript中,处理并行请求是一项常见的任务,特别是在与服务器进行通信或者同时处理多个异步任务时。本文将介绍几种常用的JavaScript并行请求处理方式,并提供相应的源代码示例。当所有请求都完成时,我们执行相应的逻辑。关键字等待所有Promise对象都完成,并在完成后执行相应的逻辑。函数,并传入相应的回调函数。方法等待所有Promise对象都完成,并在完成后执行相应的逻辑。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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