前端讲义72_AngularJS服务$http应用演示

本案例展示了如何在AngularJS中利用$http服务进行异步数据请求。具体步骤包括在文本框输入博主名称,选择专栏,通过POST方法将序列化后的参数发送到服务器,并根据服务器响应更新界面。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本案例演示$http服务功能:

1,文本框内输入博主名称  2,然后选择博主专栏 3,传递给远程服务处理 ,4服务器返回处理结果,界面如下:

HTML模板部分

<div ng-app="mshApp"  ng-controller="mshCtr">
<form id="userForm">
	优快云博主:<input type="text" name="user" ng-model="params.user"/><br />
	专栏列表:<p>
    	<select multiple="multiple" name="books" ng-model="params.books">
		<option value="jVS.NET">VS.NET入门讲义</option>
		<option value="Linux">Linux入职基础</option>
		<option value="Oracle">Oracle入门精读</option>
		<option value="Angular">AngularJS讲义</option>
	</select>
	<br />
	<input id="load" type="button" value="异步请求数据" ng-click="send();"/>
</form><hr />
<div ng-bind-html="show"></div>
</div>

控制器处理代码

<script >
var app=angular.module("mshApp", ['ngSanitize']);
app.controller('mshCtr',  fn1);
function fn1($scope, $http, $httpParamSerializer){        
		$scope.send = function(){
			// 配置$http服务
			var reqConfig ={
				method: 'POST',
				url: 'title',
				// 请求参数序列化
				data: $httpParamSerializer($scope.params), 
				//请求Content-Type
				headers: {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
			}
			// 调用$http服务
			var promise=$http(reqConfig);
			promise.then(successCall,errorCall);
			// 服务器响应成功后的数据处理函数
			function successCall(response){
				$scope.show = "服务器响应成功:" + response.status  + "<p><br/>"+ response.data;
			};
			//服务器响应失败后的数据处理函数
			function errorCall(response){
				$scope.show = '服务器响应异常';
			};
			
			console.log($scope.params);
			
		};
		
};
</script>

远程服务器代码(稍等部署Tomcat,测试后再给出)

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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