ajax简单封装

 var xmlhttp = window.XMLHttpRequest ? new XMLHttpRequest() : new ActiveXObject('Microsoft.XMLHTTP'); //创建XMLHTTP对象,考虑兼容性
            xmlhttp.open("POST", "AJAXTest.ashx?" + "i=5&j=10", true); //“准备”向服务器的GetDate1.ashx发出Post请求(GET可能会有缓存问题)。这里还没有发出请求
            xmlhttp.onreadystatechange = function ()
            {
                if (xmlhttp.readyState == 4) //readyState == 4 表示服务器返回完成数据了。之前可能会经历2(请求已发送,正在处理中)、3(响应中已有部分数据可用了,但是服务器还没有完成响应的生成)
                {
                    if (xmlhttp.status == 200) //如果状态码为200则是成功
                    {
                        alert(xmlhttp.responseText);
                    }
                    else
                    {
                        alert("AJAX服务器返回错误!");
                    }
                }
            }
//不要以为if (xmlhttp.readyState == 4) {在send之前执行!!!!
            xmlhttp.send(); //这时才开始发送请求
//发出请求后不等服务器返回数据,就继续向下执行,所以不会阻塞,界面就不卡了,这就是AJAX中“A”的含义“异步”。试着在ashx加一句Thread.Sleep(3000);
简单的ajax封装:
 function ajax(url,onsuccess,onfail)
        {
            var xmlhttp = window.XMLHttpRequest ? new XMLHttpRequest() : new ActiveXObject('Microsoft.XMLHTTP');
            xmlhttp.open("POST", url, true);
            xmlhttp.onreadystatechange = function ()
            {
                if (xmlhttp.readyState == 4)
                {
                    if (xmlhttp.status == 200)
                    {
                        onsuccess(xmlhttp.responseText);
                    }
                    else
                    {
                        onfail(xmlhttp.status);
                    }
                }
            }
            xmlhttp.send(); //这时才开始发送请求
        }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/len0031/p/4190832.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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