jQuery 跨域查询问题..高分求解

chessman_mak 2011-09-22 02:46:14
最近做一个功能.. 需要用到ajax去跨域查询

var url = 'http://172.18.1.77/API/rs/country/list/';
$.ajax({

accepts: 'application/json',
url: url,
dataType: 'jsonp',
jsonp: 'callback',
contentType: 'application/json',
type: 'POST',
beforeSend: function (x) {
x.setRequestHeader("Content-Type", "application/json; charset=utf-8");
},
success: function (json) { alert('succ') },
error: function (XMLHttpRequest, textStatus, errorThrown) { alert(textStatus) }

})



我用这段代码来尝试访问WCF.. 访问成功. 但是返回的不是JSON类型 而是XML类型...

我已经对WCF的配置处理过.. WCF是可以输出JSON的. 只要CONTENT-TYPE是:application/json 就可以了..
但是.. 无论用配置 contentType: 'application/json', 或者是

beforeSend: function (x) {
x.setRequestHeader("Content-Type", "application/json; charset=utf-8");
},
都不可以设置contentType. 导致无法输出json格式的数据..

请问各位大侠有没有办法?
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潮起潮落 2011-09-23
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不能改WCF
那你在客户端都接受XML,使用的时候写个转换函数转换成JSON对象。
潮起潮落 2011-09-23
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你从何得知“ResponseFormat 是被设定为根据contentType 来返回的”的?
chessman_mak 2011-09-22
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[Quote=引用 6 楼 konghulu 的回复:]

WCF返回JSON需要设置ResponseFormat
C# code

[WebInvoke(Method = "POST", BodyStyle = WebMessageBodyStyle.Bare, ResponseFormat = WebMessageFormat.Json)]
public Article AddArticle(Article article)
……
[/Quote]

ResponseFormat 是被设定为根据contentType 来返回的. 由于WCF 不只是这一个项目用. 其它项目有可能需要XML格式的数据 .. 所以基本上不能改WCF上的代码
潮起潮落 2011-09-22
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WCF返回JSON需要设置ResponseFormat

[WebInvoke(Method = "POST", BodyStyle = WebMessageBodyStyle.Bare, ResponseFormat = WebMessageFormat.Json)]
public Article AddArticle(Article article)
{
article.Title += "(模拟添加)";
article.Content += "(模拟添加)";
article.Id = 101;
return article;
}
潮起潮落 2011-09-22
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WCF里面要返回JSON类型的数据需要修改ResponseFormat
类似这里所写的

[WebInvoke(Method = "POST", BodyStyle = WebMessageBodyStyle.Bare, ResponseFormat = WebMessageFormat.Json)]
public Article AddArticle(Article article)
{
article.Title += "(模拟添加)";
article.Content += "(模拟添加)";
article.Id = 101;
return article;
}
hellNo 2011-09-22
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小顶一个,记得散分
Exodia 2011-09-22
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FireBug后台把HTTP头截出来看看
chessman_mak 2011-09-22
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上面代码有误.. type: 'POST', 应该改为 'GET' 不过还是不行
诺维斯基 2011-09-22
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下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/f37bcecd66c0 YOLOv3(You Only Look Once version 3)是一种基于深度学习技术的目标检测方法,由Joseph Redmon、Ali Farhadi等研究者于2018年开发。该算法在目标检测领域展现出广泛的应用前景,特别是在实时视频处理、自动驾驶系统以及智能监控系统等场景中。与YOLO的前两个版本相比,YOLOv3在提升检测准确性的同时,依然维持了较高的处理速度。YOLOv3模型的关键构成要素包括三个主要部分:网络设计、损失评估机制以及数据准备流程。1. **网络设计**:YOLOv3以DarkNet-53作为其基础网络结构,DarkNet-53是一种包含53层卷积层的深度卷积神经网络,其设计目标在于实现准确性与计算效率的均衡。YOLOv3引入了特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)的理念,这一创新能够有效检测不同尺寸的目标。模型通过多个层级进行预测,每个层级专门负责识别特定尺寸的物体,从而显著增强了小尺寸目标的检测性能。2. **多尺度预测**:YOLOv3在三个不同的尺度上执行预测任务,每个尺度对应一组不同的锚框(Anchor Boxes),锚框是预先设定的可能目标尺寸,用于初始化检测框。每个网格单元负责预测多个锚框,每个锚框包含两个坐标偏移量(表示框的位置)、一个置信度得分(表明该框内存在目标的概率)以及类别概率。3. **优化的Anchor Boxes**:与YOLOv2相比,YOLOv3采用了更多种类的锚框,这些锚框具有不同的比例和尺寸,从而更有效地适应各种形状和大小的目标。4. **损失评估机制**:YOLOv3的...

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