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。

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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。

 

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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