ajax 加载数据相关知识
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jQuery中ajax的同步与异步 之前一直在写JQUERY代码的时候遇到AJAX加载数据都需要考虑代码运行顺序问题。最近的项目用了到AJAX同步。这个同步的意思是当JS代码加载到当前AJAX的时候会把页面里所有的代码停止加载，页面出去假死状态，当这个AJAX执行完毕后才会继续运行其他代码页面假死状态解除。 而异步则这个AJAX代码运行中的时候其他代码一样可以运行。 jquery的async:false,这个属性 默认是true：异步，false：同步。$.ajax({ type: "post", url: "path", cache:false, &nb
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JavaScript系列：ajax异步加载jqgridajax简介 Ajax 即“Asynchronous Javascript And XML”（异步 JavaScript 和 XML），是指一种创建交互式网页应用的网页开发技术。 Ajax = 异步 JavaScript 和 XML（标准通用标记语言的子集）。 Ajax 是一种用于创建快速动态网页的技术。 Ajax 是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。 1 通过在后台与服务器进行少量数据交换，Ajax 可以使网页实现异步更新。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。 传统的网页（不使
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Ajax叠加（Ajax返回数据用Ajax提交） 最近在做人事管理系统的一个签到功能，首先是把部门当做参数，把参数用Ajax发送到数据库进行查询，然后以表格形式动态生成员工信息到返回页面的Div里，表格最后的一列是签到按钮，这时我想用JQuery继续获取被点击的“签到”按钮，然后用Ajax将数据发送到数据库签到表，更新签到表，于是我就把每个签到按钮的id属性设置成第一次Ajax返回的每个员工信息的工号，再次用JQuery获取，怎么获取呢？想到了标签加事件选择器，于是写了下面代码： $(function(){ $("tr input:button").click(){ $.ajax({ &
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JavaScript系列：ajax异步加载jqgrid之动态创建前言 之前写过一篇过于ajax异步加载jqgrid的文章，那个只是一个特殊的情况，如果创建不同数据库表的jqgrid，必须分别写servlet，dao层和连接池，很麻烦，今天我写了一个万能的写法，客官只要在前台js中写入表格名称和字段名称即可实现功能！ 下面就是代码实例，关于jqgrid，ajax的介绍这里暂时不多说，有不懂的可以参考我之前的文章！ 代码实例 jsp <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %> <!DOCTYPE html> <head> <meta http-equiv="Content-Type"
ajax 加载数据相关课程
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Android常见的三种图片加载库 让学生熟练掌握使用最常见三种图片库框架：Universal-Image-Loader，Picasso，Fresco进行图片加载处理
讲师：ALABO 中级 7877人正在学习
ajax 加载数据相关教程
- ECharts 数据异步加载 我们在以前的学习中可能了解过“同步”，“异步”的概念，同步就意味着当我们完成了一件事之后才能开始另一个事情，也就是说当我们使用同步的数据请求方式向后台发送请求，直到我们获取到数据才能让我们的图表进行展示，数据量较大或者网络较慢时可能会导致我们的图表整体加载不出来的情况，用户体验及不好，所以我们应该根据情况使用异步的方式加载数据，而且 ECharts 还为我们配备了优质 Loading 动画~ 让我们一起去看一下吧。
- 3.1 打开文件并加载数据 这里用到的npz文件大家可以从谷歌仓库中下载，大家可以通过该链接下载。然后我们需要首先得到下载文件的本地地址，在这里我假设地址是’/root/.keras/datasets/mnist.npz’。该数据集是由一个字典组成，这个字典由四个元素组成，他们的key分别是：x_train: 训练数据的图片数据；y_train: 训练数据的标签；x_test: 测试数据的图片数据；y_test: 测试数据的标签。了解了数据的结构后，我们便可以通过以下操作进行数据的加载：import Numpy as npimport tensorflow as tfpath = '/root/.keras/datasets/mnist.npz'with np.load(path) as np_data: train_exa = np_data['x_train'] train_labels = np_data['y_train'] test_exa = np_data['x_test'] test_labels = np_data['y_test']这样我们便完成了数据的加载。
- 使用 TensorFlow 加载 pandas.DataFrame 数据 DataFrame，直译叫做“数据帧”，是一种二位数据，也就是说 DataFrame 是一种以表格形式存储数据的数据格式。因为在机器学习之中最常用的表格数据格式是 CSV 格式的表格数据，因此机器学习领域的 DataFrame 绝大多数都是由 CSV 文件读取而来的。因此这节课我们主要学习如何从 CSV 数据之中读取 DataFrame 数据并且将其转化为 TensorFlow 能够使用的数据集合。总体来说使用 DataFrame 加载数据大致分为四步：使用 pandas 读取数据文件为 DataFrame；对 于DataFrame 进一步处理；将 DataFrame 数据转化为 tf.data.Dataset；进一步的数据处理与使用。那么在接下来我们会以一个之前学习过的泰坦尼克数据集作为简单的示例来带领大家使用 pandas.DataFrame 读取并加载数据。
- 6. Ajax 的优点 Ajax 技术的优势有如下几点：无刷新更新页面。抛弃了早期重载页面的方式，加快了请求的速度，提升了用户体验。减少客户端的内存消耗。采用更加轻量的数据提取做法，避免了客户端大量的冗余请求，减少了不必要的内存消耗。将部分传统技术中原本在服务端的工作转移到客户端来进行。 使用Ajax，一些数据的处理能够在客户端进行，减轻了服务端的压力。兼容性极好，几乎所有的浏览器都支持。不需要额外插件或者虚拟机即可使用。当然，Ajax 带来的最大的优势还是通过异步请求和处理数据的方式，取代了通过原始 Form 表单提交来更新数据及页面的方式，从而使得我们的 Web 应用成为了可能。
- 6.1 配置 ajax function ajaxError(){ alert('ajax error');}function ajaxSuccess(result){ if (result.error) { alert('操作失败'); return; } location.reload();}在 RESTful 架构中，客户端使用 ajax 技术请求服务端的服务。当 ajax 请求失败时，调用 ajaxError，提示用户 ajax 请求服务失败；当 ajax 请求成功时，调用 ajaxSuccess，提示用户 ajax 请求服务成功。在网站的首页展示所有的联系人，当新增、修改、删除联系人后，需要刷新首页面，因此，在第 12 行，当 ajax 调用服务成功后，需要 location.reload() 刷新页面，从服务端重新加载所有的联系人。
- 1. 使用 tf.data.TextLineDataset 加载文本数据 在 TensorFlow 之中加载文本数据最常用的方式就是采用 TensorFlow 中的内置函数使用 tf.data.TextLineDataset 加载文本数据进行加载。由于该 API 的存在，在 TensorFlow 之中加载数据变得非常简单、快捷。在这里，我们先使用谷歌仓库中的 txt 作为一个示例，大家可以使用自己的 txt 文件进行测试。import tensorflow as tfimport ostxt_path = tf.keras.utils.get_file('derby.txt', origin='https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/illiad/derby.txt')dataset = tf.data.TextLineDataset(txt_path).map(lambda x: (x, 0))dataset.shuffle(1000).batch(32)print(dataset)for data in labeled_dataset.take(4): print(data)在这里，我们要注意以下几点：首先我们使用 tf.data.TextLineDataset 函数来加载 txt 文件，该函数会将其自动转化为 tf.data.Dataset 对象；然后我们对每条数据进行了映射处理，因为数据集需要含有标签，而我们的 txt 不含标签，因此我们使用 0 作为暂时的标签；再者我们使用 shuffle 对数据集进行了随机化处理，然后又进行了分批的处理，这里的批大小为 32 ；最后我们查看了前四条数据。于是我们可以得到结果：<MapDataset shapes: ((), ()), types: (tf.string, tf.int32)>(<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b"\xef\xbb\xbfOf Peleus' son, Achilles, sing, O Muse,">, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=0>)(<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'The vengeance, deep and deadly; whence to Greece'>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=0>)(<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'Unnumbered ills arose; which many a soul'>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=0>)(<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'Of mighty warriors to the viewless shades'>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=0>)可以发现，我们已经成功创建了数据集，但是没有进行编码处理，这显然是不适合直接进行机器学习的。
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