ajax 保存数据相关知识
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JQuery ajax 保存数据,删除数据 <script type="text/javascript"> //ajax 提交表单数据 $("#add_budget_submit").click(function () { $.ajaxSetup({ data: {csrfmiddlewaretoken: '{{
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struts2+ajax+jQuery 保存数据,返回成功与否struts2+ajax+jQuery返回数值问题 今天做了一个WEB端,保存数据,并返回保存成功与否的模块。 代码贴出来:struts2.xml<action name="updateMsg" class="web.UpdateMsgAction"></action> UpdateMsgAction.java文件public String execute() throws IOException { // 返回修改的行数 // uDao是持久层,连接数据库,进行数据操作 int row = uDao.up
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用SharedPreference保存数据Shared Preferences:除SQLite数据库外,另一种常用的数据存储方式。共享参数形式,一种以Key-Value的键值对形式保存数据的方式,其本质就是一个xml文件。Android内置的,一般应用的配置信息,推荐使用此种方式保存。 public class MainActivity extends Activity { private EditText et_name; private EditText et_pass; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main);
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- 5.2 数据保存 数据验证通过后,如果需要将验证通过的数据(validated_data)进行存储或更新,需要对序列化器进行改造,增加 create() 和 update() 两个方法来实现:from rest_framework import serializersfrom AppDemo.models import StudentsModelclass StudentsSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True) s_name = serializers.CharField(label='姓名', max_length=8) s_age = serializers.IntegerField(label='年龄', required=True) s_number = serializers.CharField(label='学号', max_length=16) def create(self, validated_data): """存储新数据""" return StudentsModel.objects.create(**validated_data) def update(self, instance, validated_data): """更新,instance为要更新的对象实例""" instance.s_name = validated_data.get('s_name', instance.s_name) instance.s_age = validated_data.get('s_age', instance.s_age) instance.s_number = validated_data.get('s_number', instance.s_number) instance.save() return instance实现了上述两个方法后,在反序列化数据的时候,就可以通过 save() 方法返回一个数据对象实例了student = serializer.save()说明:在对序列化器进行 save() 保存时,可以额外传递数据,这些数据可以在 create() 和 update() 中的validated_data 参数获取到:serializer.save(owner=request.user)默认序列化器必须传递所有 required 的字段,否则会抛出验证异常。但是我们可以使用 partial 参数来允许部分字段更新:serializer = CommentSerializer(comment, data={'content': u'foo bar'}, partial=True)
- 4. 保存模型与保存参数 前面的保存都是只保存网络中的各种参数,而没有保存网络的模型。相比较而言而这主要有以下差别:保存参数的文件较小,而保存整个模型的文件较大;加载参数速度较快,而加载整个模型较慢;保存参数不包含网络结构,而保存整个模型则包含网络的结构。
- 2.3 保存大对象 能不能把一张图片保存到数据库?答案是明确的。真实应用场景中不会这么做。数据库中只会保存图片路径,具体的图片文件会存储在文件服务器中。Hibernate 支持的大对象有:Clob:文本大对象;Blob:二进制数据大对象。现在为每一个学生保存个人图片:student 类中添加 stuPic 属性(注意类型): private Blob stuPic;编写测试实例: @Test public void testInsertPic() { //会话对象 Session session = sessionFactory.openSession(); // 事务对象 Transaction transaction = null; try { // 打开事务 transaction = session.beginTransaction(); //添加新学生 Student stu=new Student("MK", "男"); InputStream is=new FileInputStream("pic.png"); Blob stuPic=Hibernate.getLobCreator(session).createBlob(is, is.available()); stu.setStuPic(stuPic); session.merge(stu); transaction.commit(); } catch (Exception e) { transaction.rollback(); } finally { session.close(); } }如果要保存文本大对象,则使用如下代码:Clob c=Hibernate.getLobCreator(session).createClob("我是中国人……");执行结果,不出意外,数据保存成功。不要试着把很多图片直接保存到数据库中,图片的存储与查询会比较慢,会严重拖累数据库性能。另外数据库的体积也会变得臃肿不堪,现在可是一个以瘦为美的世界!如何读取数据库中保存的图片?相信你一定能找到答案。
- 2.1 保存模型参数 在训练结束之后我们可以手动进行模型参数的保存:model.save_weights('./checkpoints/ckpt')通过这样的操作,我们便可以将我们模型的参数保存至当前目录的 “checkpoints” 文件夹下面,并且名命为 ckpt 。我们可以查看该文件夹下面的文件,可以看到文件夹下面包括三个文件:79 checkpoint1.2K checkpoints.index2.4M checkpoints.data-00000-of-00001这三个文件之中保存的就是我们的模型的参数。
- 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。
- 3. 使用回调保存模型参数 前面我们知道了如何在模型训练结束后保存模型,那么如何让模型在训练的过程中自动保存模型呢?那便就需要用到 TensorFlow 的**“回调函数”**这个功能,这个功能允许我们定义一系列的事件,并让其在训练的过程之中执行。在这个例子之中,我们可以让它在每个 Epoch 结束的时候保存模型参数。于是我们首先定义了模型保存的回调函数,然后我们又在在 fit 函数之中使用 callbacks 参数来将其传入。cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath='./checkpoints2/ckpt', save_weights_only=True)model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[cp_callback])我们可以看到,在每个 Epoch 结束后,模型都会进行模型参数的保存:Epoch 6/101868/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2704 - accuracy: 0.8985Epoch 00006: saving model to ./checkpoints2/ckptINFO:tensorflow:Assets written to: ./checkpoints2/ckpt/assets于是我们便可以使得模型能够自动地保存模型参数。cp_callback 中的几个参数大家需要注意一下:file_path: 与手动保存模型一样,定义了模型参数保存的路径;save_weights_only: 是否只保存模型参数,一般而言只保存参数的文件会比全部保存的文件小很多,因此我们一般只是保存网络参数。这样可以避免因为意外情况导致程序意外停止时,前面所有的训练都前功尽弃的情况。因为我们可以加载最近一次保存的模型继续训练。如果想要加载模型,那么便和手动加载模型一样即可:model.load_weights('./checkpoints2/ckpt')
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