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用Form+iFrame

<iframe id="if" class="fr" name="fr"></iframe>

<form target="fr" action="/Home/test">

    <input type="submit" class="submit" value="Start" onclick="return sub()"/>

</form>

 

<script>   

    //获取iframe对象

    var iframe = document.getElementById("if");

    var flag = 0;

    //JS绑定事件

    //el:表示选中的dom元素

    //type:事件名称

    //fn:事件处理器

    function addEvent(el, type, fn) {

        if (el.addEventListener) {

            //绝大多数非IE内核浏览器

            el.addEventListener(type, fn, false);

        } else if (el.attachEvent) {

            //IE内核

            el.attachEvent('on' + type, function () {

                fn.call(el);

            });

        } else {

            //选择dom元素错误

            throw new Error('不支持该dom元素');

        }

    }

    

    addEvent(iframe, 'load', function () {        

        if (flag != 0) {

            alert("执行完毕!");

            //事件这里处理完就把flag变成0

            flag = 0;

        }

    });

 

    function sub() {

        //如果flag为0,说明是刚进来没有请求过。

        //然后把它变成1

        //说明我已经在请求了

        //通知事件那边准备处理

        if (flag == 0) {

            flag = 1;

        }

        return true;

    }

</script>

 关于标志位:

也可以利用服务器返回值来判断。事件处理器中,判断iframe中是否有服务器返回值,没有说明是刚进来,没有请求过。有的话就表示是因为请求而触发的onload事件。事件处理器处理完之后,再把iframe清空。就是这样。本质上跟第一种是一样的。

转载于:https://www.cnblogs.com/JoiT/p/4825480.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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