ajax 调用java webservice 实例
时间: 2023-09-19 16:08:27 浏览: 75
可以通过以下步骤来实现通过 Ajax 调用 Java WebService：
1. 创建一个 WebService，例如一个简单的 HelloService：
```java
@WebService
public class HelloService {
public String sayHello(String name) {
return "Hello " + name + "!";
}
}
```
2. 发布 WebService，可以使用 Tomcat 、GlassFish 或其他 Java 应用服务器来发布 WebService。
3. 创建一个包含 Ajax 调用的 HTML 页面：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Ajax调用Java WebService示例</title>
</head>
<body>
<h1>Ajax调用Java WebService示例</h1>
<input type="text" id="name">
<button onclick="sayHello()">Say Hello</button>
<p id="result"></p>
<script>
function sayHello() {
var name = document.getElementById("name").value;
var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open("POST", "http://localhost:8080/HelloService", true);
xhr.onreadystatechange = function() {
if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) {
document.getElementById("result").innerHTML = xhr.responseText;
}
};
xhr.setRequestHeader("Content-type", "application/x-www-form-urlencoded");
xhr.send("name=" + name);
}
</script>
</body>
</html>
```
4. 在 WebService 的代码中添加 @WebMethod 注释，以便可以从 Ajax 调用中访问它：
```java
@WebService
public class HelloService {
@WebMethod
public String sayHello(@WebParam(name="name") String name) {
return "Hello " + name + "!";
}
}
```
5. 最后，启动应用服务器并访问 HTML 页面，输入一个名字并点击 “Say Hello” 按钮，将会看到 Ajax 调用返回的结果。
注意：这个示例中使用了 XMLHttpRequest 对象来发送 Ajax 请求，如果你使用 jQuery 或其他 JavaScript 库，也可以使用它们来实现 Ajax 调用。
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：YOLO目标检测算法的挑战与机遇：数据质量、计算资源与算法优化，探索未来发展方向
# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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