ajax的核心XMLHttpRequest包含的方法

本文详细介绍了XMLHttpRequest对象的六个核心方法:abort()用于取消当前响应;getAllResponseHeaders()获取所有HTTP响应头部;getResponseHeader()获取特定头部的值;open()初始化HTTP请求;send()发送HTTP请求;setRequestHeader()设置HTTP请求头部。
1.abort()
取消当前响应,关闭连接并且结束任何未决的网络活动。
这个方法把 XMLHttpRequest 对象重置为 readyState 为 0 的状态,并且取消所有未决的网络活动。例如,如果请求用了太长时间,而且响应不再必要的时候,可以调用这个方法。

2.getAllResponseHeaders()
把 HTTP 响应头部作为未解析的字符串返回。
如果 readyState 小于 3,这个方法返回 null。否则,它返回服务器发送的所有 HTTP 响应的头部。头部作为单个的字符串返回,一行一个头部。每行用换行符 "\r\n" 隔开。

3.getResponseHeader()
返回指定的 HTTP 响应头部的值。其参数是要返回的 HTTP 响应头部的名称。可以使用任何大小写来制定这个头部名字,和响应头部的比较是不区分大小写的。
该方法的返回值是指定的 HTTP 响应头部的值,如果没有接收到这个头部或者 readyState 小于 3 则为空字符串。如果接收到多个有指定名称的头部,这个头部的值被连接起来并返回,使用逗号和空格分隔开各个头部的值。

4.open()
初始化 HTTP 请求参数,例如 URL 和 HTTP 方法,但是并不发送请求。

5.send()
发送 HTTP 请求,使用传递给 open() 方法的参数,以及传递给该方法的可选请求体。

6.setRequestHeader()
向一个打开但未发送的请求设置或添加一个 HTTP 请求。
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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