AJAX - 创建 XMLHttpRequest 对象

本文介绍了XMLHttpRequest对象的基本概念及其在现代浏览器中的应用。XMLHttpRequest用于在后台与服务器交换数据,允许在不重新加载整个网页的情况下更新网页的部分内容。文章还详细说明了如何根据不同浏览器创建XMLHttpRequest对象。

 

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XMLHttpRequest AJAX 的基础。

XMLHttpRequest 对象

所有现代浏览器均支持 XMLHttpRequest 对象(IE5 IE6 使用 ActiveXObject)。

XMLHttpRequest 用于在后台与服务器交换数据。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下,对网页的某部分进行更新。

创建 XMLHttpRequest 对象

所有现代浏览器(IE7+FirefoxChromeSafari 以及 Opera)均内建 XMLHttpRequest 对象。

创建 XMLHttpRequest 对象的语法:

variable=new XMLHttpRequest();

老版本的 Internet Explorer IE5 IE6)使用 ActiveX 对象:

variable=new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");

为了应对所有的现代浏览器,包括 IE5 IE6,请检查浏览器是否支持 XMLHttpRequest 对象。如果支持,则创建 XMLHttpRequest 对象。如果不支持,则创建 ActiveXObject

var xmlhttp;

if (window.XMLHttpRequest)

  {// code for IE7+, Firefox, Chrome, Opera, Safari

  xmlhttp=new XMLHttpRequest();

  }

else

  {// code for IE6, IE5

  xmlhttp=new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");

  }

在下一章中,您将学习发送服务器请求的知识。

来自:http://www.w3school.com.cn

 

 

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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