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:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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