W3C 发布 XMLHttpRequest 工作草图

XMLHttpRequest标准进展
XMLHttpRequest在W3C标准制定上取得新进展,W3CWebAPI工作组发布工作草图,介绍XMLHttpRequest作为从客户端到服务器的数据传输标准,支持XML及任意文本格式。
XMLHttpRequest 最近在 W3C 标准之路上又迈进了一步,W3C Web API 工作组刚刚发布了 XMLHttpRequest 对象的工作草图。XMLHttpRequest 勾画了一种从客户端向服务器传送数据的标准脚本引擎,数据可以是 XML 或任意文本格式,以 HTTP 或 HTTPS 协议传递。 XMLHttpRequest 基于 DOM, HTML5 以及 HTTP,支持 XMLHttpRequest 的客户端必须支持这三种技术,以下是 XMLHttpRequest 对象的技术细节。 5个状态 UNSENT: 对象刚刚建立。 OPENED: open() 方法已经执行,请求的头数据已经创建并发出。 HEADERS_RECEIVED: 从服务器返回的回应数据头收到。 LOADING: 回应数据正在接收。 DONE: 数据传送结束或出错。 1个事件 readystatechange:  该事件需实现事件接口,其命名空间的 URI 参数必须为 null,同时该事件不可取消。 意外与错误 使用的是 DOM Level 3 内核中的 DOMException 对象传递错误消息。 该草图属于 W3C 富客户端计划的一部分,该计划为了提高 Web 的客户端体验。 延伸阅读 2009年1月3日 — W3C系列讲解 (0) 2009年1月3日 — [...]
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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