1、利用 jQuery 1.3 增强 PHP 应用的响应能力

利用 jQuery 1.3 增强 PHP 应用的响应能力

1. 背景与目标受众

在 Web 开发领域,PHP 一直是服务器端开发的热门语言,而 JavaScript 则是客户端交互的核心。以往,JavaScript 常被视为“玩具”语言,但随着 Ajax 技术的广泛应用,它已成为严肃的 Web 应用开发者不可或缺的工具。对于那些主要专注于服务器端开发、较少编写客户端 JavaScript 代码的 PHP 开发者来说,如何结合 PHP 和 jQuery 让应用在客户端更“灵敏”是一个重要的课题。本文就是围绕这个主题,旨在通过实际例子,展示如何将服务器端的 PHP 代码与客户端的 jQuery 代码进行高效集成。

2. 作者与评审者简介
  • 作者 :Kae Verens 居住在爱尔兰的莫纳亨,拥有 20 年编程经验,其中 15 年为专业编程。他在 90 年代中期开始编写 JavaScript,几年后涉足服务器端语言,2000 年转向 PHP 并一直使用至今。他是爱尔兰 PHP 用户组的秘书,也是爱尔兰 Web 开发公司 Webworks.ie 的部分所有者,还是流行的基于 Web 的文件管理器 KFM 的作者。在业余时间,他喜欢弹吉他、玩杂耍、学钢琴,偶尔还会玩滑板。
  • 评审者
    • Akash Mehta :澳大利亚的 Web 应用开发者和技术作者,工作领域涵盖电子学习解决方案、信息系统和开发者培训。他经常为 Adobe、CNet、APC 杂志等撰写 Web 开发文章,也是 IT 会议、用户组和 BarC
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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