jQuey与json.jar的冲突问题

刚刚在项目中解决了jQuery中的函数变量$冲突问题。在使用jQuery的下拉菜单应用到实际项目中,又碰到了jQuery.jsjson.js不兼容的情况。

 主要原因是:

jqueryobject增加了很多元素,那么在json.jar大概99行的位置

Object.prototype.toJSONString = function ()方法中。

for (i in this) {

    if(this.hasOwnProperty(i)){

 :对象不支持此属性或方法。

目前的麻烦点是:系统是一个老项目。新增的一个页面增加了JSjQuery.js。最好的方式是不采用jQuery,重写新增功能的下拉菜单。但是时间比较紧急,而json.jar却是一个基础JSjson.jar是不能删除的。又没时间重写下拉菜单的实现。采用了一种折中的方式处理此问题。暂时解决了js库的冲突。增加异常判断。忽略异常。

修改json.jar中的Object.prototype.toJSONString方法如下:

  Object.prototype.toJSONString = function () {

    var a = ['{'], b, i, v;

    function p(s) {

        if (b) {

            a.push(',');

        }

        a.push(i.toJSONString(), ':', s);

        b = true;

    }

    for (i in this) {

              var b=false;

              try{

                     b=this.hasOwnProperty(i);

              }catch{

            b=false;

              }

        if (b) {

            v = this[i];

            switch (typeof v) {

            case 'undefined':

            case 'function':

            case 'unknown':

                break;

            case 'object':

                if (v) {

                    if (typeof v.toJSONString === 'function') {

                        p(v.toJSONString());

                    }

                } else {

                    p("null");

                }

                break;

            default:

                p(v.toJSONString());

            }

        }

    }

    a.push('}');

    return a.join('');

};

教训: 在不是很了解新的js库之前,不要冒然使用。尤其是在老的项目中使用。另外:

再好不要采用prototype.js+json.js+jQuery.js组合的JS库。兼容问题很多。

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理反馈机制。此外,还探讨了数据管理安全、系统测试验证、部署维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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