使用 jQuery progressBar 做文件上传的进度条指示

本文介绍如何利用jQuery库创建文件上传进度条,并通过AJAX实现上传进度的实时更新。
http://www.oschina.net/code/snippet_12_1313
var progress_key = '4cd0f29463edb';
 
// this sets up the progress bar
$(document).ready(function() {
    $("#uploadprogressbar").progressBar();
});
 
// fades in the progress bar and starts polling the upload progress after 1.5seconds
function beginUpload() {
    // uses ajax to poll the uploadprogress.php page with the id
    // deserializes the json string, and computes the percentage (integer)
    // update the jQuery progress bar
    // sets a timer for the next poll in 750ms
    $("#uploadprogressbar").fadeIn();
 
    var i = setInterval(function() { 
        $.getJSON("demo.php?id=" + progress_key, function(data) {
            if (data == null) {
                clearInterval(i);
                location.reload(true);
                return;
            }
 
            var percentage = Math.floor(100 * parseInt(data.bytes_uploaded) / parseInt(data.bytes_total));
            $("#uploadprogressbar").progressBar(percentage);
        });
    }, 1500);
}

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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