Ajax乱码,相当严重。

Java > Web 开发 [问题点数:40分,结帖人okey_easy]
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黄花 2011年7月 Java大版内专家分月排行榜第二
2011年6月 Java大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2012年1月 Java大版内专家分月排行榜第三
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签到新秀 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
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GitHub 绑定GitHub第三方账户获取
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红花 2012年3月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2012年2月 Web 开发大版内专家分月排行榜第二
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ajax基础学习笔记整理

一、ajax原理及功能ajax:Asynchronous JavaScript and XML 翻译为中文异步的JavaScript和XML(用JavaScript异步形式去操作XML)ajax的特点:无刷新页面就可以完成数据交互。ajax的优点:节省用户操作时间,提高...

AJAX笔记

onreadystatechange 每次状态改变所触发事件的事件处理程序。  responseText 从服务器进程返回数据的字符串形式。  responseXML 从服务器进程返回的DOM兼容的文档数据对象。  status 从服务器返回的数字代码,...

前端笔记之服务器&Ajax(上)服务器&PHP&数据交互&HTTP

服务器,就是放在机房中的电脑,和我们的电脑的区别在与服务器有固定的IP,服务器的安全性和稳定性相当的高;性能一般就可以了,但是CPU的性能要比普通的客户机高的多。 服务器,就是给计算机网络提供服务的设备。...

jQuery与Ajax的应用

jQuery与Ajax的应用Ajax全称为 Asynchronous javaScript and XML 异步javascript和XML。 它并不是指一种单一的技术,而是有机地利用了一系列交互式网页应用相关的技术所形成的结合体。1.Ajax的优势和不足1.1Ajax的...

【Servlet】在Servlet3.0中利用ajax达到iframe局部刷新效果,同时避免在Js写过多的HTML代码

Ajax技术已经不算什么新鲜事了,Ajax局部刷新的文章在网上已经应有尽有,但是,这些文章有一个很严重的缺点,就是把查询出来的内容在JS不停地构造HTML内容,再把这些内容放在页面,好像自己的JS构造节点技术很牛B很...

Ajax大赛第二轮公告

Ajax大赛第二轮公告一.评分标准及结果代码的质量 Web标准的符合程度 作品的创意 作品的复杂程度 作品的可用性的质量 一等奖:何鑫 800元书二等奖:王嘉 金锦云 600元书三等奖:谷祖林 赵立

ajax 跨域请求

最近公司内部的architecture组正在热烈讨论AJAX,最后难免会谈到如何跨域这个问题,因为从AJAX诞生那天 起,XMLHttprequest对象在firefox下不能跨域请求的问题就一直存在,等待浏览器们去解决这个问题显然不...

JavaScript学习总结【12】、JS AJAX应用

1、AJAX 简介  AJAX(音译为:阿贾克斯) = Asynchronous JavaScript and XML(异步的 JavaScript 和 XML),是指一种创建交互式网页应用的网页开发技术,也就是在无需重新加载整个网页的情况下,能够更新部分网页的...

Jquery中$.get(),$.post(),$.ajax(),$.getJSON()的用法总结

一、$.get(url,[data],[callback]) 说明:url为请求地址,data为请求数据的列表,callback为请求成功后的回调函数,该函数接受两个参数,第一个为服务器返回的数据,第二个参数为服务器的状态,是可选参数。...

前端笔记知识点整合之服务器&Ajax(上)服务器&PHP&数据交互&HTTP

Ajax(上)服务器&PHP&数据交互&HTTP 一、服务器 1.1 什么是服务器,做什么的? 服务器,就是放在机房中的电脑,和我们的电脑的区别在与服务器有固定的IP,服务器的安全性和稳定性...

以码出高效为灯,铺垫高速之路

所有章节: 1、计算机基础 2、面向对象 3、代码风格 4、走进JVM 5、异常与日志 6、数据结构与集合 7、并发与多线程 8、单元测试 9、代码规约 ...只记录重点知识,粗略读了一下,适合初级向中级晋升的一种学习...

那些年我准备的前端面试题

commonJS相关: (1)在commonJS规范中,require,exports,module,__filename,__dirname都是通过动态编译后添加到模块的头部的,这样就不存在全局变量污染的问题  但是他们传入的require,exports,module都是一个空...

那些年我准备的前端面试题集合

浏览器从服务端获取网页后会根据文档的DOCTYPE定义显示网页,如果文档正确定义了DOCTYPE浏览器则会进入标准模式(Standards Mode),否则浏览器会进入怪异模式或混杂模式(Quirks mode)。

python爬虫 - python requests网络请求简洁之道

转自:python爬虫 - python requests网络请求简洁之道 requests简介 requests是一个很实用的Python HTTP客户端库,编写爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到。大神kennethreitz的作品,简易明了的...API简

阿里巴巴 JAVA开发手册 内含大量规范,应用范例.涉及数据库,高并发,集合,索引等等大量干货

阿里巴巴 JAVA开发手册 内含大量规范,应用范例.涉及数据库,高并发,集合,索引等等大量干货

Java基础学习总结(98)——阿里巴巴Java开发手册

Java开发手册     版本号 制定团队 更新日期 备 注   1.0.0 阿里巴巴集团技术部 2016.12.7 首次向Java业界公开  一、编程规约 (一) ...1. 【强制】所有编

阿里巴巴 JAVA 开发手册

阿里巴巴 JAVA 开发手册1 / 32Java 开发手册1.0.0 阿里巴巴集团技术部 2016.12.7 首次向 Java 业界公开一、 编程规约(一) 命名规约1. 【强制】所有编程相关命名均不能以下划线或美元符号开始,也不能以下划线或美元...

EMMET、HTML、XML、CSS、JS、dom4j、JDBC、DButil、 servlet、jsp、EL、JSTl、同步分页、filter、AJAX

相当于创建子标签 nav>ul>li <nav> <ul> <li></li> </ul> </nav> Subling : + 相当于创建平级标签 div+p+bq <div></div> <p></p>...

ssm——springMVC整理

1、概念 1.1、什么是SpringMVC SpringMVC 是一种基于 Java 的实现 MVC 设计模型的请求驱动类型的轻量级 Web 框架,所谓的MVC,即Model(模型):通常指的就是我们的数据模型。作用一般情况下用于封装数据。...

Springmvc架构原理解析

Springmvc架构原理解析 第一步:发起请求到前端控制器(DispatcherServlet) 第二步:前端控制器请求HandlerMapping查找 Handler可以根据xml配置、注解进行查找 第三步:处理器映射器HandlerMapping向前端控制器返回...

文件的上传与下载

一.文件上传 文件上传程序步骤 1.如何在web页面中添加上传输入项? 标签用于在web页面中添加文件上传输入项,设置文件上传输入项时须注意: ...1)、必须要设置input输入项的name属性,否则浏览器将不会发送上传...

Extjs学习 数据代理proxy

数据代理proxy 数据代理proxy是进行数据读写的一个主要途径,通过代理操作进行CURD 每一步操作全会得到唯一的Ext.data.Operation实例化包含了所有的请求参数 ...1. 数据代理proxy目录结构 ...

extjs4.0的数据代理proxy

数据代理proxy 数据代理proxy是进行数据读写的一个主要途径,通过代理操作进行CURD 每一步操作全会得到唯一的Ext.data.Operation实例化包含了所有的请求参数 1. 数据代理proxy目录结构 Ext.data.proxy.Proxy...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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2020简历模板合集

数据结构—成绩单生成器

该程序用于生成成绩单,需要用户输入各科成绩,程序将自动生成成绩单(总分、平均分、排名)

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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