DWR-笔记

本文介绍了一种使用 DWR (Direct Web Remoting) 框架实现 AJAX 的方法。包括了创建 XMLHttpRequest 组件、设置回调函数、注册及发送请求的过程,并详细展示了如何配置 DWR 的 XML 文件以及 web.xml 文件。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

var xmlrequestXml;
function createXmlHttpreqest(){
  if(window.ActiveXObject)
  {
        return new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");
  }else if(window.XMLHttpRequest)
  {
 return new XMLHttpRequest();
  }
}
var rul="?operate=doaa&uname="+uname;
1 创建xmlHttpRequest组件
xmlrequestXml=createXmlHttpreqest();
2 回调函数
xmlHttpRequest.onreadystatechange=haolejiaowo;、
3 注册
xmlHttpRequest.open("GET",url,true);
4 发送
xmlHttpRequest.send(null);

function haolejiaowo()
{
  if(xmlHttpRequest.readyState==4 && xmlHttpRequest.status=200)
  {
    var b=xmlHttpRequest.responseText;
    if(b=="true")
    {}
    else
    {}
  }
}

---------------------------------------------------------------------
1 jar http://getachead.org/dwr
2 创建配置文件:/WEB-INF/dwr.xml
  <dwr>
 <allow>
  <create creator="new[struts/spring]" javascript="JUserChecker">
  <param name="class" value="com.bj.biz.Manager"/>
 <!--
  <include method="check"/>
  <include method="check2"/>
 -->
 </allow>
  </dwr>
3 在web.xml中配置
  <servlet>
   <servlet-name>dwr</servlet-name>
   <servlet-class>org.directwebremoting.servlet.DwrServlet</servlet-class>
   <init-param>
    <param-name>debug</param-name>
    <param-value>true</param-value>
   </init-param>
 <load-on-startup>0</load-on-startup>
  </servlet>
  <servlet-mapping>
    <servlet-name>dwr</servlet-name>
    <url-pattern>/dwr/*</url-pattern>
  </servlet-mapping>
4 java类
 
5 测试 http://127.0.0.1:8080/dwrpro/dwr/
6 页面代码
<script src="dwr/interface/JUserChecker.js"/>

function checkUserExists(oCtl){
 var uname=oCtl.vlaue;
 JUserChecker.ckeck(uname,haoLeJiaoWo);
}
fucntion haoLeJiaoWo(data){
 alert(data); 
}

返回对象

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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