ajax简单了解

本文深入讲解AJAX技术,介绍其最大优点在于不刷新整个页面即可与服务器交换数据,更新部分内容。详细阐述了创建AJAX对象的两种方式,GET与POST请求的区别,以及异步请求的处理过程。通过实例代码展示了如何监听请求状态,并解析返回数据。

什么是ajax
  1.ajax最大的优点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网页内容。
ajax的步骤
  第一步:首先创建ajax对象(两种方式)
    var xhr=new XMLHttpRequest();
    var xhr=new ActiveXObject( 'Microsoft.XMLHTTP' );
  第二步:
    xhr.open( 'get' ,'firstAjax.txt' ,true);
      参数1:请求方式 get/post;
        在form提交的时候:
          get会把传输数据放在url后面
          post只会把数据放在文件里面
      参数2:请求路径
      参数3:是否异步
          true 异步 请求的过程不会影响后面的程序执行
          false 同步
  第三步: 正式发送请求
    xhr.send();
  第四步:监听请求状态
    xhr.readyState :请求状态码
      0: 请求还没有发生(open执行之前)
      1 :请求已经建立,还没有发送(执行了open)
      2 :请求发送,正在处理(执行了send)
      3 :请求处理中,有一部分数据可以用,但还没有完成数据。
      4 :请求完全完成
  onreadystatechange(事件):请求状态码发生改变的时候是触发


  xhr.responseText : 返回的数据


  xhr.status : HTTP状态码     状态码详解见地址     https://www.sojson.com/http.html
  状态码在300之间是属于正常

 1 var xhr = new XMLHttpRequest();
 2             xhr.open( 'get' , url , true );
 3             xhr.send();
 4             xhr.onreadystatechange = function(){
 5                 if ( xhr.readyState == 4 )
 6                 {
 7                     if ( xhr.status >= 200 && xhr.status < 300 )
 8                     {
 9                         alert( xhr.responseText );
10                     }else
11                     {
12                         alert( '请求好像遇到了点问题,状态码:' + xhr.status );
13                     };
14                 }
15             };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zs521/p/8597923.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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