ajax

本文对比了使用Ajax和Fetch API进行HTTP请求的方法。通过具体的代码示例,展示了如何使用这两种方式发送GET请求,并获取服务器响应的数据。对于前端开发者来说,理解这两种请求方式的区别及其应用场景至关重要。
$.ajax({
        type : 'get',
        url : './login.php',
        data : {
            'id' : $('#id')[0].value,
            'pwd' : $('#pwd')[0].value
        },
        success : function (data) {
            $('#content').html(data);
        }
    });
View Code
// fetch post请求在method后面加上header "Content-type" : "application/x-www-form-urlencoded"
// 数据写在body中  
fetch('https://tujiaweiweb.github.io/Web/user.json?name=' + name.value + '&pwd=' + pwd.value, {
    method : 'get',
}).then(function suc(res) {
    console.log(res);
    res.json(function () {

    }).then(function suc(res) {
        for(var i = 0; i < res.length; i++) {
            console.log(res[i]['id'], res[i]['pwd']);
        }
        
    }, function fail() {
        console.log('fail');
    });
});

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tujw/p/10506976.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,尝试在不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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