Ajax4jsf使用a4j:poll实现定时刷新

本文介绍了a4j:poll组件的常见属性及其应用,包括设置自动刷新间隔、指定重新渲染的目标组件等。同时提供了注意事项,如该组件必须嵌套在h:form标签内才能生效,并详细说明了不同配置下组件的行为表现。
[size=x-large][color=darkred]a4j:poll[/color][/size]

[size=small]常用属性:[/size]
[list]
[*] interval 经过多少ms执行一次action
[*] reRender 指定重新渲染哪些组件
[*] rendered 指定重新渲染哪些组件
[*] enabled 属性指定是否允许自动检测(即a4j:poll是否有效)
[*] oncomplete 指定action完成后客户端要执行的js方法
[/list]



<h:form>
<a4j:poll id="observer"
interval="10000"
enabled="#{uim.enabled}"
action="#{uim.action}"
reRender="outputPanel"
oncomplete="oncompleteJS();"
/>

<script language="JavaScript">
// 使用"//<![CDATA["的写法可在script内部使用"<"字符和"&"符号
//<![CDATA[
function oncompleteJS(){
// todo to do something\
}
//]]>
</script>
</h:form>



[size=small][color=red]注意[/color][/size]
[list=1]
[*] a4j:poll必须嵌入到h:form内部,否则不起作用
[*] a4j:poll会对整个form起作用,即每次刷新时, 同一form内的所有uim绑定属性都会发送请求,uim中的属性getter/setter方法会自行调用
[*] 同一form内,避免使用超过一个的a4j:poll定时器,如果在一个页面中需要多个定时刷新,则最好每个a4j:poll放在一个form中
[*]

[color=red]<h:form>[/color]
<a4j:poll interval="10000" [color=red]reRender=""[/color] />
<a4j:outputPanel id="outputPanel">
<t:inputText forceId="true" value="#{menuUim.keyword}"/>
</a4j:outputPanel>
[color=red]</h:form>[/color]

menuUim.keyword会被刷新一次,调用一次属性的getter/setter方法,但不会刷新页面显示值


[color=red]<h:form>[/color]
<a4j:poll interval="10000" [color=red]reRender="outputPanel"[/color] />
<a4j:outputPanel id="outputPanel">
<t:inputText forceId="true" value="#{menuUim.keyword}"/>
</a4j:outputPanel>
[color=red]</h:form>[/color]

menuUim.keyword会被刷新两次,调用两次属性的getter/setter方法,且会刷新页面显示值


[color=red]<h:form>[/color]
<a4j:poll interval="10000" [color=red]reRender="outputPanel"[/color] />
[color=red]</h:form>[/color]
<a4j:outputPanel id="outputPanel">
<t:inputText forceId="true" value="#{menuUim.keyword}"/>
</a4j:outputPanel>

menuUim.keyword会被刷新一次,调用一次属性的getter/setter方法,会刷新页面显示值

[/list]
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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