Ajax

手动编写Ajax,不依赖第三方库?跨域(原理)的几种实现方式?

1XMLHTTPRequest

2状态码说明

3跨域

IE兼容性问题ActiveXObject

readyState:0(未初始化)还没有调用send()方法,还没有发送

                     1(载入)乙调用send()方法,正在发送请求

                     2(载入完成)send()执行完成,已经接收到全部响应内容

                     3(交互)正在解析响应内容

                     4(完成)响应内容解析完成,可以在客户端调用了

status:

2XX表示成功处理请求

3XX重定向,浏览器直接跳转;

301 redirect: 301 代表永久性转移(Permanently Moved)

302 redirect: 302 代表暂时性转移(Temporarily Moved )

HTTP 304: Not Modified 
标准解释是:Not Modified 客户端有缓冲的文档并发出了一个条件性的请求(一般是提供If-Modified-Since头表示客户只想比指定日期更新的文档)。服务器告诉客户,原来缓冲的文档还可以继续使用。

4XX客户端请求错误,404找不到

5XX服务器端错误,504服务器链接数据库超时

跨域

前端:JSONP,

服务器端可以设置:http header

跨域概念:浏览器有同源策略,不予许Ajax访问其他域的接口

协议、域名、端口有一个不同就是跨域

http默认端口是80,HTTPS的是443

可以跨域的三个标签:

<img src=“”>用于打点统计,统计网站可能是其他域,没有兼容问题,防盗链,例如,百度的图片,不是百度的链接就没有办法用

<link href=xxx>可以使用CDN,CDN的也是其他域

<script src=XXX>可以使用CDN,CDN的也是其他域,可以用于JSONP

所有的跨域请求都必须经过信息提供方的允许

如果未经允许即可获取,浏览器出现同源策略的问题

 

 

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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