15、Ajax基础入门:原理、实现与应用场景解析

Ajax基础入门:原理、实现与应用场景解析

1. Ajax简介

Ajax(Asynchronous JavaScript and XML),即异步的 JavaScript 和 XML,它能创建出类似桌面应用程序的网页。通过将动态 HTML(DHTML)与在用户与网页交互时从服务器下载并显示信息的能力相结合,Ajax 终结了大多数交互式网站常见的提交 - 等待循环。

1.1 实际应用案例

谷歌地图(http://maps.google.com)是 Ajax 最著名的应用实例。在谷歌地图中,用户可以进行缩放、平移等操作,而无需重新加载页面。地图界面还能标记地点并显示两点之间的路线,所有这些交互都在用户不察觉页面重新加载的情况下频繁与谷歌服务器通信。

1.2 Ajax 工作原理

创建 Web 应用时,Ajax 方法包含以下步骤:
1. 触发请求 :用户的操作(如移动鼠标或输入内容)触发向服务器的一个或多个同时请求。
2. 异步处理 :服务器处理请求时,浏览器继续正常工作,允许用户继续与页面交互。
3. 更新页面 :服务器处理完请求后,结果返回并使用 DHTML 技术更新页面。

与传统的浏览器 - 服务器通信方式相比,传统方式中用户点击链接或提交表单后,浏览器发送请求并等待响应,期间用户无法进行其他操作,响应返回后页面重新加载;而 Ajax 方式下,浏览器在用户不知情的情况下向服务器发送请求,响应返回时页面无需重新加载即可更新,整个过程不影响用户与页面的交互。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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