Ajax中的 form表单与 serialize()函数 和根路径

目录

Ajax中的from表单

表单属性:

表单的用户体验

jQuery的 serialize()函数

Ajax请求方法别名

全局配置请求根路径


Ajax中的form表单


表单由三个部分组成:表单标签、表单域、表单按钮。

表单用来采集用户信息,表单中的button标签表示提交按钮的意思,type默认属性为 submit(可以不写)。 表单外的button标签默认表示普通的按钮,

表单属性:
action、method 和 enctype

enctype只能搭配POST提交方式一起使用。只有 method 属性的值等于 POST 时,才有必要设置 enctype 属性。 

表单的用户体验

表单的默认提交行为会导致页面的跳转。用户体验不好,所以我们需要阻止表单的默认跳转,

jQuery的 serialize() 函数

一次性提取到表单中采集的数据,但是必须为每个表单域添加 name 属性

 $('表单元素的选择器').serialize()

Ajax请求方法别名

1、axios.get()

 //   axios.get(地址)     get请求不带参数
      axios.get('http://www.liulongbin.top:3009/api/get').then((res) => {
        console.log(res);
      })
 
 
 //  axios.get(地址,prams)       get请求带参数
      axios.get('http://www.liulongbin.top:3009/api/get', { params:{name:'毛毛', age:18 }}).then((res) => {
        console.log(res);
      })

 2、axios.post()

//   axios.post(地址)        post请求不带参数
    axios.post('http://www.liulongbin.top:3009/api/post').then((res)=>{
      console.log(res);
    })
 
 //  axios.post(地址,参数值)    post请求带参数
    axios.post('http://www.liulongbin.top:3009/api/post',{name:'rose',age:21}).then((res)=>{
      console.log(res);
    })

全局配置请求根路径


假如端口号从 3009 变成了 3006,则每个接口调用时的端口号都需要被修改!,在 url 地址中,协议://域名:端口 对应的部分叫做“请求根路径”。全局配置请求根路径的好处:提高项目的可维护性

axios.defaults.baseURL = '请求根路径'
 

// 设置axios全局根路径
    axios.defaults.baseURL='http://www.liulongbin.top:3009'
 
 //  调用接口时,只提供具体的请求路径即可   
    axios.get('/api/get').then((res)=>{
      console.log(res);
    })

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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