利用iframe模拟AJAX文件上传

本文介绍了两种常见的网页文件上传方式:flash和form的input控件。对比了这两种方式的特点及应用场景,包括上传进度、多文件异步上传等特性。

目前的技术背景下,从网页上传文件常用的有两种方式:flash和form的input控件。

一般我们希望上传文件应该有这样几个功能:
1. 读取文件大小
2. 上传进度
3. 上传成功与否
4. 多文件同时异步上传

一、利用flash可以实现以上的文件上传机制,但是有个缺陷,不能支持https上传。另外js和flash的交互比较复杂,除了文件名之外,因为安全因素js还不能从flash的文件控件中获取其他文件信息(文件大小,绝对路径)。

二、利用form的input控件可以得到浏览器的原生支持,由于提交form需要刷新整个页面,为了达到异步上传的效果,可以在一个隐藏的iframe里提交这个form。

用input控件不能读取文件大小,不能知道上传进度,但是可以支持https,而且不用担心用户浏览器没有安装flash。

判断上传成功与否可以利用iframe的onload事件;实现多个文件同时上传可以利用多个form对应多个iframe;文件大小判断可以由server实现并返回结果。

另外有些页面的UI需要美化上传按钮,可以利用一个透明度为o的input遮盖在此按钮上面,并利用css的clip属性将input控件裁成跟按钮一样大就可以了。如果按钮上需要响应事件,那就要把input控件上的事件传过去。

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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