AJAX

本文介绍了使用JavaScript的AJAX技术进行异步数据请求的方法,包括如何创建XMLHttpRequest对象,发送GET请求到服务器获取JSON数据,并解析JSON字符串为对象进行DOM操作。通过实例展示了数据类型转换、JSON.stringify和JSON.parse的用法。

代码如下:

js_ajax.html代码:

<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title></title>
        <script type="text/javascript">
            //js里的XMLHttpRequest类似python里的requestes、urlib
            function getXML(){
                if(window.XMLHttpRequest){
                    return new window.XMLHttpRequest()
                }else{
                    //解决微软的特殊情况
                    new window.ActiveXObject('Microsoft.XMLHTTP')
                }
            }
            
            xhr = getXML()
            
            data = {user:'zhangsan', age:19, date:new Date(),money:[1,2,3,4,5]}
            console.log(typeof(data))
            console.log(data.user)
            console.log(data.age)
            console.log(data.date.toLocaleDateString())
            
            //把json对象转换为json字符串
            strs = JSON.stringify(data)
            console.log(typeof(strs))
            console.log(strs)
            
            //解析字符串为json对象
            jsonObj = JSON.parse(strs)
            
            console.log(jsonObj.username)
            console.log(jsonObj.money[0])
            
        </script>
    </head>
    <body>
    </body>
</html>

 

js_ajax2.html代码:

<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title></title>
        <script type="text/javascript">
                    //js里的XMLHttpRequest类似python里的requestes、urlib
            function getXML(){
                if(window.XMLHttpRequest){
                    return new window.XMLHttpRequest()
                }else{
                    //解决微软的特殊情况
                    new window.ActiveXObject('Microsoft.XMLHTTP')
                }
            }
            i = 0
            //异步请求服务器数据函数
            function jsonData(){
                var xhr = getXML()
                xhr.open('GET','data.json')
                xhr.send(null)
                
                i++
                //监听
                xhr.onreadystatechange = function(){
                    if(xhr.readyState == 4 && xhr.status == 200){
                        //得到服务器返回的json字符串
                        resp = xhr.responseText
                        
                        htmlText = ""
                        //解析字符串为json对象
                        jsonObj = JSON.parse(resp)
                        
                        console.log(jsonObj)
                        
                        //组织显示html格式
                        htmlText = '<tr><td>' + jsonObj.user + i + '</td></tr>'
                        document.getElementById('userData').innerHTML = htmlText
                    }
                }
                
            }
        </script>
    </head>
    <body>
        <input type="button" value="加载" onclick="jsonData()"/>
        <table border="1">
            
            <thead>
                <tr><th>用户名</th></tr>
            </thead>
            <tbody id='userData'></tbody>
        </table>
    </body>
</html>

date.json代码:

{"user":"zhangsan","age":19,"date":"2019-09-23T02:54:52.983Z","money":[1,2,3,4,5]}
 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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