jquery.fileupload插件的简易使用日志

本文介绍如何使用fileupload插件进行文件上传,并详细解释了如何传递参数及获取服务器返回的数据。文中提供了完整的示例代码,包括必要的依赖库引入及上传回调函数的设置。
本文内容主要包含fileupload插件传递参数和取回服务器返回数据的方法

jquery.fileupload官网:[url]http://blueimp.github.io/jQuery-File-Upload/[/url]

fileupload是一个jquery下的ajax文件上传插件

下载下来的包东西很多,很多也是没必要的,这里只谈谈最小级别的应用

首先,依赖js:

<script src="//ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.9.1/jquery.min.js"></script>
<script src="js/vendor/jquery.ui.widget.js"></script>
<script src="js/jquery.iframe-transport.js"></script>
<script src="js/jquery.fileupload.js"></script>

缺一不可(如果已经引入jquery-ui包则jquery.ui.wiget.js不需要再次引入)
大部分资料其实官网上都能找到,说点官网没有的或者说的不够清楚的
附上官方API:[url]https://github.com/blueimp/jQuery-File-Upload/wiki/API[/url]

调用方式:

<input type="file" name="files" id="fileupload_input" />


$("#fileupload_input").fileupload({
url:"files/upload",//文件上传地址,当然也可以直接写在input的data-url属性内
formData:{param1:"p1",param2:"p2"},//如果需要额外添加参数可以在这里添加
done:function(e,result){
//done方法就是上传完毕的回调函数,其他回调函数可以自行查看api
//注意result要和jquery的ajax的data参数区分,这个对象包含了整个请求信息
//返回的数据在result.result中,假设我们服务器返回了一个json对象
console.log(JSON.stringify(result.result));
}
})
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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