Struts+Ajax+Json Demo

本文介绍如何在Struts2框架下利用Ajax实现用户名的实时检查功能,确保在用户注册过程中能够及时反馈用户名是否已被占用。文章详细描述了环境配置、JSP页面设计、JavaScript交互代码、Struts配置及Java后端处理等关键步骤。

前几天一直在忙着实现用户注册功能,今天有空便把这几天得到经验记下来,以便使用。

一、功能要求:在Struts2框架下使用Ajax,用户填写注册信息时,在不进行页面跳转的情况下给予用户名或者ID重复的提示。

二、环境配置:在已搭建Struts2框架的基础上,引入Jar包:json-lib-2.3-jdk15.jar、struts2-json-plugin-2.3.14.jar,引入JQuery类库

三、页面JSP代码:

					<tr>
						<td width="77">
							账号: 
						</td>
						<td width="322">
							<input type="text" name="account" id="account" />
						</td>
						<td id="accountTip"></td>
					</tr>
、JS代码:

						$.ajax({
						
								url : "check/checkName",     // 后台处理程序,对应Action
								type : "post", 		     // 数据发送方式								
								dataType : "json",  	     // 接受数据格式								
								data : "userName="+$("#account").val(),   // 要传递的数据
								// 回传函数
					             timeout:20000,			     // 设置请求超时时间(毫秒)。   
					             error: function () {   		     //请求失败时调用函数。   
					            	     $("#msg").html("请求失败!"); 
					             },   
					             success:function(dataObj){    //请求成功后回调函数。
							     if(dataObj.message == "0" ){
								    $("#accountTip").html("用户名已存在!");
							     }else if(dataObj.message == "1"){
							            $("#accountTip").html("用户名可用");    
							     }
						     }
								
						});//$.ajax({

五、Struts.xml

	    <package name="check" namespace="/check" extends="json-default" >	    	
		    	<action name="checkName" class="com.register.UsingAjax" method="checkName">
		    		<result type="json"></result>
		    	</action>
	    </package>

六、Java代码

			package com.register;
			
			import com.opensymphony.xwork2.ActionSupport;
			
			public class UsingAjax extends ActionSupport{
			
				private String userName;
				private String message;
			
				public String checkName() {
			
					String name = this.userName;
					if (localUtil.verifyName(name))
						message = "0";
					else
						message = "1";
			
					return SUCCESS;
				}
			
				public String getMessage() {
					return message;
				}
			
				public void setMessage(String message) {
					this.message = message;
				}
			
				public String getUserName() {
					return userName;
				}
			
				public void setUserName(String userName) {
					this.userName = userName;
				}
			
			}
七、效果图:


八、注意事项:

其中jquery-2.0.0.min.js在使用时仍存在bug,对于chrome与firefox支持良好,但对IE9仍然存在以下问题:

       

解决方法:使用稳定的jquery-1.10.1.min.js

传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育与培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
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