AJAX

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传统交互方式:
客户端(浏览器)从服务器加载网页完毕后,网页中的内容如果需要更改,那么就必须让浏览器重新发送一次请求到服务器,服务器接收请求并处理完毕后会把一个完整的网页返回给客户端(浏览器),浏览器把网页直接显示给用户;
传统交互方式问题:
每次操作都必须返回整个页面,带宽,响应速度都有影响的
AJAX<-->请求/响应<-->服务器
AJAX交互方式:
客户端(浏览器)从服务器加载网页完毕后,网页中的内容如果需要更改,不使用浏览器发送请求,而是使用JavaScript中的XMLHttpRequest(及Ajax对象)对象发送请求到服务器,服务器接收请求并处理完毕后只返回页面需要的内容,XMLHttpRequest对象接收服务器返回的内容,程序员需要手动(javascript)的把内容更新到页面中;
AJAX交互方式好处:
只是部分数据更新,就成功和服务器进行了交互,可以提高用户的使用体验。
那些场景需要使用ajax
需要局部刷新的页面
浏览器地图搜索
自动提示
Google Suggest 使用 AJAX 创造出动态性极强的 web 界面:当您在谷歌的搜索框输入关键字时,JavaScript 会把这些字符发送到服务器,然后服务器会返回一个搜索建议的列表。
用户名重复检查:
用户注册时,检查用户名是否存在,及时给用户反馈;
邮箱提示:
WEB版邮箱系统,当有新邮件到底服务器,浏览器不用刷新页面也知道是否有新邮件;
无刷新分页:
显示数据列表,用户点击下一页数据,整个页面不会刷新,只把下一页的数据更新到页面中;
购物车:
用户点击添加到购物车后,能继续进行其他操作,而购物车的数据存储服务器端;
用户登录:
用户登录的数据通过AJAX传输到后台,如果登录失败直接在当前登录页面提示用户,而不用刷新整个页面;
如果应用中的页面需要局部刷新并且需要与服务器交互,那么就可以使用AJAX;
视频网站
股票网站(轮询)
秘诀:浏览器网站的时候,留心观察很多页面未刷新,但是页面中的内容被更改了,这些都是AJAX使用场景;
AJAX相关概念
新瓶ajax装旧水(js,xml(json))
AJAX即“Asynchronous Javascript And XML”(异步JavaScript和XML),是指一种创建交互式网页应用的网页开发技术。
AJAX是一种用于创建快速动态网页的技术。
以后是使用XML传输数据,但是比较麻烦(还要解析),不好用,现在全部改成json了

AJAX特点:
通过AJAX与服务器进行数据交换,AJAX可以使网页实现局部更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下,对网页的某部分进行更新。
AJAX核心:
Ajax 的核心是 JavaScript 对象 XMLHttpRequest。简而言之,XMLHttpRequest 使您可以使用 JavaScript 向服务器进行请求并处理响应。
同步交互和异步交互
举个例子:普通B/S模式(同步)       AJAX技术(异步)

  • 同步:提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事

  • 异步: 请求通过事件触发->服务器处理(这时浏览器仍然可以作其他事情)->处理完毕

同步是指:发送方发出数据后,等接收方发回响应以后才发下一个数据包的通讯方式。
异步是指:发送方发出数据后,不等接收方发回响应,接着发送下个数据包的通讯方式

易懂的理解:
异步传输:   你传输吧,我去做我的事了,传输完了告诉我一声   

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七夕

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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