我是这样使用Ajax进度条的

本文深入探讨了AJAX技术如何优化用户体验,重点解释了其在网页更新过程中的作用,强调局部更新而非整页刷新,提升用户交互效率。同时,文章邀请读者参与新浪APP活动,提供详细注册指南。

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注:本文源代码点此下载
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ajax并不仅仅是异步 异步只是一种手段而并不是目的

ajax最主要是提供给用户最好的体验, 至于“更新过程中是不允许也不需要用户操作”仅仅是因为系统的业务需要而非别的 之所以用ajax是因为它不需要整页更新,在更新过程中不至于让用户今看到一片空白与漫长的等待,在局部更新时用户可以去关注页面的其他部分 而我如今的系统中其他部分不需要用户交互所以就有“更新过程中是不允许也不需要用户操作”之说了

还有就是我放在中间也是为了提醒用户系统他当前的操作正在进行中,也是一般进度条的基本应用,如果放在别的地方用户可能就不会注意

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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