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ajax响应时间慢,大概要2秒,求解!!!!!!
阿萨斯大师
2013-09-17 03:15:54
ajax从后台得到数据比较慢,用firebug测了下要2s多。我需要从后台得到实时数据,在页面生成饼状图,5秒刷新一次。当第一次打开页面时,饼状图不能出现,大概要等到5s左右才会出现,而后5s一刷新。求各位大神帮忙,第一次时打开页面怎么能马上得到饼状图??求救了?大神们。
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ajax响应时间慢,大概要2秒,求解!!!!!!
ajax从后台得到数据比较慢,用firebug测了下要2s多。我需要从后台得到实时数据,在页面生成饼状图,5秒刷新一次。当第一次打开页面时,饼状图不能出现,大概要等到5s左右才会出现,而后5s一刷新。求各位大神帮忙,第一次时打开页面怎么能马上得到饼状图??求救了?大神们。
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阿萨斯大师
2013-10-09
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2L正解,谢谢各位大神了
斯洛文尼亚旅游
2013-09-17
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第一次直接从数据库读取数据放到html页面<script>标签里面一起发送到客户端 后续的才5s刷新一次。。
未知数
2013-09-17
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5秒一次的更新,有点过了,访问量稍大点服务器压力就会很大 第一次加载图慢可能是因为没有缓存的资源可用,故需从服务端加载,估计是用的flash图; 5秒钟的加载时间算不得慢,你还是多考虑下服务器压力问题吧
matlab代码:基于主从博弈的综合能源微网需求响应优化调度模型 摘要:研究综合能源微网与上级运行商之间的定价与电能交易问题,采用主从博弈,通过迭代上下层结果实现模型的
求解
,上层模型通过调用粒子群算法
matlab代码:基于主从博弈的综合能源微网需求响应优化调度模型 摘要:研究综合能源微网与上级运行商之间的定价与电能交易问题,采用主从博弈,通过迭代上下层结果实现模型的
求解
,上层模型通过调用粒子群算法进行
求解
,下层模型通过调用cplex算法进行
求解
,上下层交替迭代实现最终的定价与交易策略的确定。
“基于需求响应与改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网优化调度研究”,基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网优化调度研究:考虑需求响应与节能减排的仿真与建议,Matlab ‖ 微电网调度-考虑需求
“基于需求响应与改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网优化调度研究”,基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网优化调度研究:考虑需求响应与节能减排的仿真与建议,Matlab ‖ 微电网调度|考虑需求响应的基于改进多目标灰狼算法的微电网优化调度研究 wmlz 针对冷热电联供型微电网运行调度的优化问题,为实现节能减排的目标,以微电网运行费用和环境污染成本为优化目标,建立了包含风机、微型燃气轮机、余热锅炉、溴化锂吸收式制冷机等微源的微电网优化模型。 模型的优化
求解
使用改进的多目标灰狼优化算法,得到多目标问题的Pareto最优解集,并针对微电网优化问题约束条件较多,算法前期探索能力不足的问题,对算法进行改进。 仿真结果表明,改进算法的
求解
速度和全局搜索性能优于原始算法,文中方法可以为冷热电联供型微电网优化调度提供建议,实现根据用户需求的微电网灵活调动,达到减少运行费用和污染气体排放的效果。 ,Matlab; 微电网调度; 需求响应; 改进多目标灰狼算法; 优化模型; 优化
求解
; Pareto最优解集; 算法改进; 仿真结果; 微电网灵活调动。,基于多目标灰狼算法的微电网优化调
轴系动力学模型研究:基于Timoshenko梁理论的Newmark-β法MATLAB代码实现与齿轮啮合误差激励响应分析,轴系有限单元法动力学模型-Newmark-β法-matlab代码 1)对象:含齿
轴系动力学模型研究:基于Timoshenko梁理论的Newmark-β法MATLAB代码实现与齿轮啮合误差激励响应分析,轴系有限单元法动力学模型_Newmark-β法_matlab代码 1)对象:含齿轮啮合误差激励 2)梁单元理论:Timoshenko梁理论,每个节点六个自由度,得出的整体刚度阻尼质量矩阵,作为
求解
代码输入的参数。 3)动态响应
求解
方法:Newmark-β法。 4)代码:matlab.R2022b版本。 ,关键词:轴系有限单元法; Newmark-β法; 含齿轮啮合误差激励; Timoshenko梁理论; 节点六个自由度; 整体刚度阻尼质量矩阵; MATLAB代码; R2022b版本。,Newmark-β法:含啮合误差激励的轴系动力学Matlab代码
代码关键词:需求响应 强化学习 动态定价 编程语言:python平台 主题:16、基于强化学习(Q-learning算法)的需求响应动态定价研究 代码内容: 代码提出了一种考虑服务提供商(S
代码关键词:需求响应 强化学习 动态定价 编程语言:python平台 主题:16、基于强化学习(Q-learning算法)的需求响应动态定价研究 代码内容: 代码提出了一种考虑服务提供商(SP)利润和客户(CUs)成本的分层电力市场能源管理动态定价DR算法。 用强化学习(RL)描述了动态定价问题为离散有限马尔可夫决策过程(MDP)的递阶决策框架,并采用Q学习来
求解
该决策问题。 在在线学习过程中,利用RL,SP可以自适应地确定零电价,其中考虑了用户负荷需求曲线的不确定性和批发电价的灵活性。 仿真结果表明,本文提出的DR算法能够提高SP的盈利能力,降低CUs的能源成本,平衡电力市场的能源供需,提高电力系统的可靠性,是SP和CUs双赢的策略 复现lunwen题目:A Dynamic pricing demand response algorithm for smart grid: Reinforcement learning approach
车桥耦合matlab程序 使用newmark法进行数值积分,考虑不平顺车辆-无砟轨道-桥梁耦合的动力学
求解
全套代码
车桥耦合matlab程序。 使用newmark法进行数值积分,考虑不平顺车辆-无砟轨道-桥梁耦合的动力学
求解
全套代码。
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