伪ajax方式提交带文件上传的表单

本文介绍了一种结合Ajax与传统表单提交的伪Ajax文件上传方法。该方法通过隐藏的iframe实现文件上传,并利用Ajax提交其他表单数据,以此解决文件上传时的数据一致性问题。

       
       在ajax还没有流行起来的时候,因为表单使用form的action进行页面跳转提交,所以不存在什么问题。


        自从ajax流行起来之后,一般的表单都是通过ajax方式提交,所以碰到带文件上传的表单就比较麻烦。后来在网上查了一下,基本都没有比较好的解决办法,所以还是对这种特殊的表单使用页面跳转方式提交。最近看到同事用一种伪ajax方式解决了此问题。其基本原理就是在页面增加一个隐藏iframe,然后通过ajax提交除文件之外的表单数据,在表单数据提交成功之后的回调函数中,通过form单独提交文件,而这个提交文件的form的target就指向前述隐藏的iframe。代码如下(注意form的target属性指向隐藏的iframe):

 

<form style="padding:0px;margin:0px;" target="upload" action="/xxx/xx.do" id="uploadForm" name="uploadForm" encType="multipart/form-data" method="post">
                 
<input  type="file" id=""attachFile/>
</form>

<iframe name="upload" style="display:none"></iframe>

      上述伪ajax方法的缺点是,表单数据和文件数据不能做到一个事物里面,如果后面文件上传失败(比如网络中断、服务器down掉等),则前面上传的表单数据算是垃圾数据了。当然这个在对数据一致性要求不是很高的环境,还是不错的解决办法。
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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