Ajax之DWR框架使用小结(1)

本文介绍如何使用DWR框架实现浏览器端JavaScript与服务器端Java方法之间的交互。通过具体步骤指导如何配置环境并实现在JS中调用Java方法。
DWR,Direct Web Remoting的简称是DWR,它的实现是基于Ajax的,可实现无刷新的效果。这个框架最大的优点就是可以在JS中调用Java方法,传递参数,并且可以得到返回值。它是开源(Apache)的产品。很早之前使用过DWR,今天帮师兄做作业,回顾了一番,有了更进一步的认识,所以简单总结一下它的使用方法。
第一步:下载DWR包。
从网站(http://directwebremoting.org/dwr/download)下载最新的dwr.jar包,放在你的Application的WEB-INF/lib目录下。
第二步:配置web.xml文件。
在web.xml文件的<web-app></web-app>标签中,添加如下配置:
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<servlet>
	<servlet-name>dwr-invoker</servlet-name>
	<servlet-class>
org.directwebremoting.servlet.DwrServlet
</servlet-class>
  </servlet>
  <servlet-mapping>
		<servlet-name>dwr-invoker</servlet-name>
		<url-pattern>/dwr/*</url-pattern>
	</servlet-mapping>

第三步:配置dwr.xml文件。
在你的Application的WEB-INF下新建dwr.xml文件,内容如下:
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE dwr PUBLIC "-//GetAhead Limited//DTD Direct Web Remoting 2.0//EN" "http://getahead.ltd.uk/dwr/dwr20.dtd">
<dwr>
  <allow>    
    <create creator="new" javascript="Pict" scope="application">
      <param name="class"  value="bean.Pict"/>
       <include method="method1" />
    </create>         
  </allow>
</dwr>

解释:
creator="new"属性指定java类实例的生成方式。"new"意味着DWR应该调用类的默认构造函数来获得类的实例,一般我们用这个就可以搞定了。当然还有其它的方式,目前我还没有用到,就不说了。
javascript="Pict"指定JavaScript代码访问Java对象的时候使用的名称。
标签指定要公开给JavaScript的java类名。
<include>标签指定要公开给JavaScript的方法,不指定的话公开所有的方法。
第四步:在JS中调用。
1. 引入JavaScript脚本。
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<script language="javascript1.2" src="dwr/interface/Pict.js"></script>
<script language="javascript1.2" src="dwr/util.js"></script>
<script language="javascript1.2" src="dwr/engine.js"></script>

其中第一个导入的标签脚本必须是手动写入,名字和<create>标签中的属性JavaScript的值相等,其后缀为.js。你只要在这里手动写入就可以了,实际由dwr根据配置文件自动生成其内容。util.js和engine.js是dwr自带的脚本文件。
2. 编写调用java方法的JS函数。
比如:下面是一个没有参数,没有返回值的函数调用。
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Function callJava(){
   Pict.method1();
}

如果无参数,有返回值:
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Function callJava(){
   Pict.method1(retu);//retu称之为回调函数,实际就是将返回值赋给了这个函数。
}
Function retu(data){
   Alert(data);//这里的data的值才是实际上的方法method1的返回值。
}


如果有参数,也有返回值,可直接在方法中加入到回调函数的前面即可��
总的来说,参数和回调函数都放在方法的括号中,遵循的原则是回调函数总是最后一个,有参数就往其前面写,没有就不用写了。


基本上的用法如上,但还有一些细节,比如返回值是JavaBean,Map等,都需要进一步的配置,等俺明天再写。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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