Ajax简介

Ajax的技术:
一种不用刷新整个页面便可与服务器通讯的办法。
Ajax被是(Asynchronous JavaScript and XML的缩写)。
现在,允许浏览器与服务器通信而无须刷新当前页面的技术都被叫做Ajax.


同步交互和异步交互:
同步:提交请求--等待服务器处理--处理完毕返回  这个过程中客户端浏览器不能做其它任何事
发送方发出数据后,等接收方发回响应以后才发下一个数据包的通讯方式。


异步:请求通过事件触发--服务器处理(这时浏览器仍然可以作其他事情)--处理完毕
发送方发出数据后,不等接收方发回响应,接着发送下个数据包的通讯方式 


Ajax的工作原理:
Ajax的核心是JavaScript对象XmlHttpRequest。
    该对象在Internet Explorer 5中首次引入,它是一种支持异步请求的技术。XmlHttpRequest使您可以使用JavaScript向服务器提出请求并处理响应,而不阻塞用户。
AJAX采用异步交互过程。AJAX在用户与服务器之间引入一个中间媒介,从而消除了网络交互过程中的处理—等待—处理—等待缺点。
用户的浏览器在执行任务时即装载了AJAX引擎。AJAX引擎用JavaScript语言编写,通常藏在一个隐藏的框架中。它负责编译用户界面及与服务器之间的交互。
AJAX引擎允许用户与应用软件之间的交互过程异步进行,独立于用户与网络服务器间的交流。现在,可以用Javascript调用AJAX引擎来代替产生一个HTTP的用户动作,内存中的数据编辑、页面导航、数据校验这些不需要重新载入整个页面的需求可以交给AJAX来执行。 


AJAX包含的技术:
AJAX:(Asynchronous JavaScript and XML)并不是一项新技术,其实是多种技术的综合,包括Javascript、XHTML和CSS、DOM、XML和XMLHttpRequest.


服务器端语言:服务器需要具备向浏览器发送特定信息的能力。Ajax与服务器端语言无关。


XML (eXtensible Markup Language,可扩展标记语言) 是一种描述数据的格式。AJAX 程序需要某种格式化的格式来在服务器和客户端之间传递信息,XML 是其中的一种选择


XHTML(eXtended Hypertext Markup Language,使用扩展超媒体标记语言)和 CSS(Cascading Style Sheet,级联样式单)标准化呈现;


DOM(Document Object Model,文档对象模型)实现动态显示和交互;


使用XMLHTTP组件XMLHttpRequest对象进行异步数据读取;


使用JavaScript绑定和处理所有数据;


AJAX的缺陷:
AJAX不是完美的技术。也存在缺陷:
AJAX大量使用了Javascript和AJAX引擎,而这个取决于浏览器的支持。IE5.0及以上、Mozilla1.0、NetScape7及以上版本才支持,Mozilla虽然也支持AJAX,但是提供XMLHttpRequest的方式不一样。所以,使用AJAX的程序必须测试针对各个浏览器的兼容性。 
AJAX更新页面内容的时候并没有刷新整个页面,因此,网页的后退功能是失效的;有的用户还经常搞不清楚现在的数据是旧的还是已经更新过的。这个就需要在明显位置提醒用户“数据已更新”。 
对流媒体的支持没有FLASH、Java Applet好。 
一些手持设备(如手机、PDA等)现在还不能很好的支持Ajax。
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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