原生(JavaScript)的Ajax

本文详细介绍了使用Ajax进行异步请求的五个关键步骤,包括创建XMLHttpRequest对象、设置回调函数、建立服务器连接、发送请求及处理响应状态。通过具体代码示例,帮助读者理解GET与POST请求的区别及实现。

Ajax请求的五个步骤

① 创建XMLHttpRequest异步对象
var xmlHttp = new XmlHttpRequest();
② 设置回调函数
#onreadystatechange :存储函数。每当readyState属性改变时就会调用函数
xmlHttp.onreadystatechange = fn();
③ 使用open方法与服务器建立连接
#open方法
open(method,url,async);
method:请求的类型 GETPOST
url:文件在服务器上的路径
async:true(异步)false(同步)
#get请求
xmlHttp.open("get","/WEB11/js_ajax","true");
#post请求,需要设置请求头
xmlHttp.open("get","/WEB11/js_ajax","true");
xmlHttp.setRequestHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")

④ 使用send方法提交请求
#get 不需要传递参数
xmlHttp.send(null);

#post 需要传递参数
xmlHttp.send("name=mufeng&age=18");
⑤ 在回调函数中针对不同的响应状态进行处理
#readyState:存有XMLHttpRequest的状态。从 04 发生变化;
0:请求未初始化
1:服务器连接已建立
2:请求已接收
3:请求处理中
4:请求已完成,且响应已经就绪
#status
200:"OK"
404: "未找到页面"



function fn(){
 // 判断异步对象的状态 ,判断交互是否成功
  if(xmlHttp.readyState == 4 && xmlHttp.status == 200) {
      // 获取服务器响应的数据
      var res = xhr.responseText
      // 解析数据
      res = JSON.parse(res)
  }
}

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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