Web实训知识点_0514

本文主要介绍了jQuery Ajax中的load、get和post方法。load方法将返回数据放在指定元素中,get方法把返回数据交给用户处理,二者在获取机制上无区别,但load可指定插入文档部分。还介绍了GET和POST请求的区别,以及各方法的语法和代码实现。

一:jquery ajax
1)jquery ajax中的load方法将返回的数据放在指定的元素中,不是全局函数。
2)get()同样是jquery的ajax的函数,它的作用把返回的数据交给用户处理,是全局函数。
3)load 的实现几乎等同于get的实现,在ajax获取机制上没有区别。
4) load方法的另一个和get 的重要区别:load可以指定要插入文档的某个部分。

jQuery load() 方法是简单但强大的 AJAX 方法。
load() 方法从服务器加载数据,并把返回的数据放入被选元素中。

语法:

$(selector).load(URL,data,callback);

  1. 必需的 URL 参数规定希望加载的 URL。
  2. 可选的 data 参数规定与请求一同发送的查询字符串键/值对集合。
  3. 可选的 callback 参数是 load() 方法完成后所执行的函数名称。

jQuery get() 和 post() 方法用于通过 HTTP GET 或 POST 请求从服务器请求数据。
HTTP 请求:GET vs. POST

两种在客户端和服务器端进行请求-响应的常用方法是:GET 和 POST。

  1. GET - 从指定的资源请求数据
  2. POST - 向指定的资源提交要处理的数据
  3. GET 基本上用于从服务器获得(取回)数据。注释:GET 方法可能返回缓存数据。
  4. POST 也可用于从服务器获取数据。不过,POST 方法不会缓存数据,并且常用于连同请求一起发送数据。
    jQuery $.get() 方法
    $.get() 方法通过 HTTP GET 请求从服务器上请求数据。

语法:

$.get(URL,callback);

  1. 必需的 URL 参数规定您希望请求的 URL。
  2. 可选的 callback 参数是请求成功后所执行的函数名。
    jQuery $.post() 方法
    $.post() 方法通过 HTTP POST 请求从服务器上请求数据。

语法:

$.post(URL,data,callback);

  1. 必需的 URL 参数规定您希望请求的 URL。
  2. 可选的 data 参数规定连同请求发送的数据。
  3. 可选的 callback 参数是请求成功后所执行的函数名。
    代码实现
<head>
<style>
#screen{height:999px; width:9999px;animation:myfrist 8s:}
#screen img {float:left;}
#main{height:300px; width:200px;overflow:hidden; }
@keyframs myfrist{
      25%{transform:translateX(Opx)}
      30%{transform:translateX(-300px)}
      50%{transform:translateX(-300px)}
      55%{transform:translateX(-600px)}
      75%{transform:translateX(-600px)}
      80%{transform:translateX(-900px)}
      100%{transform:translateX(-900px)}
 
}
</style>
</head>
<body>
<div id = 'main'><div id = 'screen'>
         <img src = "../images/list_1.jpg height:200; width:300;>
         <img src = "../images/list_2.jpg height:200; width:300;>
         <img src = "../images/list_3.jpg height:200; width:300;>
         <img src = "../images/list_4.jpg height:200; width:300;>
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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