ajax入门

js:

var xhr;
if(window.XMLHttpRequest){
     xhr=new XMLHttpRequest();
}else{
     xhr=new ActiveXObject('Microsoft.XMLHTTP');
}
xhr.open(method,url,aynsc);
     //method:请求的类型,get或post;
     //url:文件在服务器上的位置,为了避免缓存可以向url添加唯一的id,ie:"xxx.jsp?t="+Math.random();
     //async:true(异步)或false(同步)
xhr.send();     //当method为post时带string参数
xhr.onreadystatechange=function(){
     if(xhr.readyState==4&&xhr.status=200){
          //doSomethind;
     }
}     //响应处于onreadystatechange事件中的就绪状态时执行的函数

xhr方法:
setRequestHeader(header,value);
example:xhr.setRequestHeader("Content-type","application/x-www-form-urlencoded");
xhr属性:
     readyState-存有xhr的状态信息,从0到4发生变化;
          0:请求未初始化
          1:服务器连接已建立
          2:请求已接收
          3:请求处理中
          4:请求已完成,且响应已就绪
     status-200:ok;404:未找到页面;
     responseText-用于接收服务器字符串形式的响应数据
     responseXML-用于接收服务器XML形式的响应数据,需要作为xml进行对象解析
xhr事件:
     onreadystatechange事件:当请求被发送到服务器时,我们需要执行一些基于响应的任务;每当readyState改变时,就会触发该事件

ajax:js无需等待服务器的响应,可以在等待服务器响应时执行其他脚本;当响应就绪后对响应进行处理
非ajax:js会等到服务器就绪后才继续执行,如果服务器繁忙或未响应,应用程序会挂起或停止

Callback函数:
     是一种以参数形式传递给另一个函数的函数
     example:
function MyFunction(){
loadXMLDoc("ajax_info.txt",function(){
if(xhr.readyState==4 && xhr.status==200){
document.getElementById("myDiv").innerHTML=xhr.responseText;
}
});
}

get与post区别:
     get简单且快,大部分情况下应使用get
     get无法使用缓存文件(更新服务器上的文件或数据库);向服务器发送大量数据(post没有数据量限制);发送包含未知字符的用户输入时,post比get更稳定也更可靠.

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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