AJAX学习总结

本文探讨了Web2.0的发展趋势与特点,并详细介绍了Ajax技术及其在Web2.0中的应用。从异步局部刷新到提升用户体验,Ajax通过一系列关键技术实现了与服务器的有效通信。
Web2.0 概述
Web1.0 vs. Web2.0
天天谈门户 谈个性化
关注的是内容 关注的是应用
谈挂牌推销 谈服务
谈密闭、大而全 谈大家开放、谈联合
网站中心化 个人中心化
Web1.0 vs. Web2.0结论:
是网络传媒的一种发展趋势是一种理念,而不是技术。
Creativity-users as creators 创新
Collective intelligence 集体智慧
Client-side, rich capabilities 用户至上
Copyright/Copyleft 版权
没有真正1.0、2.0的定义
它们只是对网络信息发展过程所出现的特点的归纳
Web2.0的参考描述:
是以 以Blog、TAG、SNS、RSS、wiki等社会软件的应用为核心
依据六度分隔、xml、ajax等新理论和技术实现的互联网新一代模式


Ajax概述:
Ajax是由Jesse James Garrett创造的,是"Asynchronous JavaScript+XML"的缩写
Adaptive Path公司的Jesse James Garrett如是说:
Ajax不是一种新技术,它把几种成熟的技术以新的方式组合而成,形成强大的功能,包含:
基于XHTML和CSS标准的表示;
使用document Object Model进行动态显示和交互;
使用XMLHttpRequest与服务器进行异步通信;
使用JavaScript绑定一切。
传统的Web应用是一个同步的交互过程。Ajax是异步的。
AJAX是一个客户端动态网页思想;综合整合使用HTML,CSS,JavaScript,XML等页面技术完成客户端显示功能,同时以XMLHttpRequest为核心的异步对象与服务端后台通信。

Ajax的优势:
减轻服务器的负担
AJAX的原则是“按需取数据”,可以最大程度的减少冗余请求,和响应对服务器造成的负担。
带来更好的用户体验
无刷新更新页面,减少用户心理和实际的等待时间。
利用客户端的处理能力
可以把以前一些服务器负担的工作转嫁到客户端,利用客户端闲置的能力来处理,减轻服务器和带宽的负担
基于标准化的并被广泛支持的技术,不需要下载插件或者小程序。
进一步促进页面呈现和数据的分离。

常见的Ajax使用场景:
表单驱动的交互
深层次的树的导航
快速的用户与用户间的交流响应
类似投票、yes/no等无关痛痒的场景
对数据进行过滤和操纵相关数据的场景
普通的文本输入提示和自动完成的场景
Ajax不适用场景:
部分简单的表单
基本的导航
页面大部分需要更新
……


XMLHttpRequest对象(AJAX引擎的核心)
1)作用:实现AJAX的体验
象桌面应用与server进行数据交换
异步
局部刷新
2)目的:减轻server的压力,提高交互的速度
局部刷新页面某个部份,不影响整个页面
3)对象创建(XMLHttpRequest):
根据不同的浏览器,对XMLHttpRequest对象的初始化有所不同:
<script language="javascript">
var xmlreq = false;
//IE浏览器
xmlreq = new ActiveXObject("Msxml2.XMLHTTP");
//旧版本的IE
xmlreq = new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");
//Mozilla浏览器
xmlreq = new XMLHttpRequest();
</script>


4)XMLHttpRequest对象是运行在browser的(Ajax引擎的核心)
状态:
0=未初始化
1=读取中
2=已读取
3=交互中
4=完成
本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 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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