【QT】QT的学习:在QML中使用AJAX向某服务器发送请求获取数据

Qt WebEngineView与QML WebEngineView:桌面应用Web集成开发指南 在现代桌面应用开发中,Web视图组件已成为处理HTML、JavaScript和Web内容的核心需求。其原理基于将Chromium浏览器内核嵌入应用,实现原生应用与Web技术的深度融合。这项技术的核心价值在于能够利用成熟的Web生态快速构建复杂UI,同时保持原生应用的性能和系统集成能力。在Qt框架中,主要通过QWebEngineView和QML WebEngineView两大组件实现,分别服务于传统的C++ Widgets应用和现代的声明式QML界面。实际应用场景包括企业级报表展示、在线地图集成、混合桌面应用 阅读详情

转载自:https://blog.youkuaiyun.com/keysking/article/details/79920597

(1)准备Ajax.js

// GET
function get(url, success, failure)
{
    var xhr = new XMLHttpRequest;
    xhr.open("GET", url);
    xhr.onreadystatechange = function() {
        handleResponse(xhr, success, failure);
    }
    xhr.send();
}

// POST
function post(url, arg, success, failure)
{
    var xhr = new XMLHttpRequest;
    xhr.open("POST", url);
    xhr.setRequestHeader("Content-Length", arg.length);
    xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded;");  //用POST的时候一定要有这句
    xhr.onreadystatechange = function() {
        handleResponse(xhr, success, failure);
    }
    xhr.send(arg);
}



// 处理返回值
function handleResponse(xhr, success, failure){
    if (xhr.readyState == XMLHttpRequest.DONE) {
        console.log("readyState", xhr.readyState, xhr.status)
        if (xhr.status ==  200){
            if (success != null && success != undefined)
            {
                var result = xhr.responseText;
                try{
                    success(result, JSON.parse(result));
                }catch(e){
                    success(result, {});
                }
            }
        }
        else{
            if (failure != null && failure != undefined)
                console.log("error status",  xhr.responseText, xhr.status)
                failure(xhr.responseText, xhr.status);
        }
    }
}

/*将json对象转成字符串*/
function urlQuery(jsonObject) {
    var query = "";
    var i = 0;
    for(var iter in jsonObject) {

        if(i>0) {
            query += "&";
        }
        if (Array.isArray(jsonObject[iter]))
        {
            query += iter +"=" + "[" +encodeURI(jsonObject[iter]) + "]";
        }
        else
        {
            query += iter +"=" + encodeURI(jsonObject[iter]);
        }

        //console.log("item1", iter,query)
        i++;
    }
    //console.log("url query:", query);
    return query;
}

(2)在qml中调用ajax:

import "qrc:/files/resource/file/Ajax.js" as Ajax

var positionPar = {
            "expoint": [180, 500],
            "exyaw": 90,
            "type": 000}
Ajax.post("http://XXXXXX", Ajax.urlQuery(positionPar),
                  function(result, json){         //成功后的回调函数
                        console.log(result)     //结果
                        console.log(json)       //结果的Json
                  },function (){              //失败后的回调函数
                        console.log("error")
                    }
        )

 

Qt QWebEngineView与WebEngineView实战:从架构解析到C++/QML与JavaScript交互 在现代桌面应用开发中,将Web内容无缝集成到原生界面是一个常见需求,这通常通过嵌入式浏览器控件实现。其核心原理是利用Chromium等浏览器内核的渲染能力,通过进程隔离和IPC(进程间通信)机制,在保证应用稳定性和安全性的同时,提供丰富的Web交互体验。这项技术的价值在于能够融合Web的快速迭代、跨平台特性与原生应用的高性能和系统集成能力,广泛应用于内嵌管理后台、展示复杂图表、播放流媒体以及构建混合架构应用等场景。本文聚焦于Qt框架下的具体实现,深入探讨QWebEngineView(C++)和WebEngi 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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