Ajax判断用户名是否存在并

本文详细介绍了如何在JavaScript中使用Ajax技术实现用户名验证功能,包括创建XMLHttpRequest对象、发送POST请求到服务器端进行验证,以及处理返回的响应信息。
//javaScript部分:var xmlHttpRequest; function createXmlHttpRetuest() { if (window.ActiveXObject) { try { xmlHttpRequest = new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP"); } catch (e) { xmlHttpRequest = new ActiveXObject("Msxml2.XMLHTTP"); } return xmlHttpRequest; } else if (window.XMLHttpRequest) { return new XMLHttpRequest(); } } function validate(field) { if (trim(field.value).length != 0) { createXmlHttpRetuest(); url = "validate!validateIsUserNameExist.action?user.userId =" + field.value; xmlHttpRequest.open('post', url, true); xmlHttpRequest.setRequestHeader("if-Modified-Since", "0"); xmlHttpRequest.onreadystatechange = function() { var responseStr = trim(xmlHttpRequest.responseText); if (xmlHttpRequest.readyState == 4 && xmlHttpRequest.status == 200) { if (responseStr != '') { document.getElementById("isExitUserId").innerHTML = "<font color='red'>" + responseStr + "</font>"; } else { document.getElementById("isExitUserId").innerHTML = ""; } } else { alert('响应失败,错误码 :' + xmlHttpRequest.status); } }; xmlHttpRequest.send(null); } else { document.getElementById("isExitUserId").innerHTML = ""; } }


html部分:

当焦点离开输入域的时候触发事件:

<td width="78%"> <input name="user.userId" type="text" class="text1" id="userId" size="10" maxlength="10" onblur="validate(this)"> <span id="isExitUserId"></span> </td>


Action部分:

/** * 利用Ajax判断用户名是否存在 * * @author Jeelon * @return SUCCESS * @throws IOException */ public String validateIsUserNameExist() throws IOException { if ((user = tUserBiz.findById(user.getUserId())) != null) { HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); response.setContentType("text/plain");// 设置输出为文字流 response.setCharacterEncoding("UTF-8"); PrintWriter out = response.getWriter(); out.print("*该用户已存在"); out.flush(); out.close(); } return null; }


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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