Jsonp跨域调用

本文介绍了一个RESTful服务的实现方式,该服务用于检查特定数据是否可用,并通过HTTP GET请求来调用。该服务使用Spring框架进行开发,能够接受路径变量和查询参数,并根据查询结果返回JSON或JavaScript包装的数据。

@Autowired
private UserService userService; // 请求方法 GET // URL http://sso.taotao.com/user/check/{param}/{type} /** * 检查数据是否可用 * * @param param * @param type * @return */ @RequestMapping(value = "check/{param}/{type}", method = RequestMethod.GET) // @ResponseBody public ResponseEntity<String> check(HttpServletRequest request, @PathVariable String param, @PathVariable Integer type) { try { Boolean bool = this.userService.check(param, type); // 1.获取callback参数 String callback = request.getParameter("callback"); // 2.判断callback是否为非空 String result = ""; if (StringUtils.isNotBlank(callback)) { // 如果为非空,则进行伪装 // 3.对返回结果进行包裹,伪装成js数据fun(true) result = callback + "(" + bool + ")"; } else { // 如果为空,不伪装,直接返回 result = "" + bool; } // 这就是一个查询,返回200 return ResponseEntity.ok(result); } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } // 如果服务器错误,返回500 return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(null); }

 

把泛型由Boolean改为String。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/javaxiaoxin/p/7635923.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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