JsonModel.loadData

时间: 2023-01-11 11:55:36 浏览: 81
JsonModel.loadData 是一个用来加载 JSON 格式数据的方法。 JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,常用于与服务器端进行数据交互。 如果要使用 JsonModel.loadData 方法,需要传入一个 URL 参数,指向要加载的 JSON 数据的位置。例如: JsonModel.loadData("http://example.com/data.json", function(data) { // data 参数包含了从服务器加载的 JSON 数据 }); 需要注意的是,JsonModel.loadData 方法是异步的,所以需要提供一个回调函数,在数据加载完成后执行。在回调函数中,可以使用从服务器加载的 JSON 数据。 例如,假设服务器上的 data.json 文件包含如下内容: { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" } 则在回调函数中,可以使用 data.name、data.age 和 data.city 来访问这些字段的值。
相关问题

sap/ui/model/json/JSONModel loadData

### 回答1: sap/ui/model/json/JSONModel 的 loadData 方法可以用于从服务器加载数据并将其设置为模型的数据。 参数: - sUrl: 要加载数据的 URL。 - oData: 要发送到服务器的数据。 - bAsync: 是否使用异步请求。 - sType: 请求的类型("GET" 或 "POST")。 例子: ``` // 从 URL 加载数据 var oModel = new JSONModel(); oModel.loadData("path/to/data.json"); // 使用 POST 方法从 URL 加载数据 oModel.loadData("path/to/data.json", null, false, "POST"); // 从 URL 加载数据并将数据作为参数发送到服务器 oModel.loadData("path/to/data.json", {key: "value"}); ``` ### 回答2: sap/ui/model/json/JSONModel的loadData是一个用于从服务器加载数据并将其设置为模型的方法。这个方法主要用于将数据从服务器加载到JSONModel中,以便在SAPUI5应用程序中使用。 loadData方法需要传入一个参数,即数据的URL地址。它会发送一个异步的HTTP GET请求到指定的URL,并读取服务器返回的JSON数据。一旦数据加载完成,loadData方法会将JSON数据解析成对象,并将这个对象设置为JSONModel的数据。 loadData方法在加载数据期间会触发一些事件,比如beforeRequestSent和requestCompleted。开发人员可以利用这些事件来执行一些自定义的操作,比如显示加载提示或处理错误。 在数据加载完成后,可以通过JSONModel的getProperty方法来获取数据中的某个字段的值,或者通过bindProperty方法将模型中的某个字段绑定到UI控件上。这样,应用程序的UI就能够展示服务器返回的数据了。 总的来说,sap/ui/model/json/JSONModel的loadData方法是一个非常有用的工具,它可以帮助开发人员轻松地从服务器加载数据到SAPUI5应用程序中,并在UI上展示出来。 ### 回答3: sap/ui/model/json/JSONModel的loadData方法用于从服务器端加载数据并将其绑定到JSON模型上。 当我们调用loadData方法时,首先需要传入一个URL参数,指定从服务器端获取数据的地址。在这个URL参数中,我们可以使用绝对路径或相对路径来获取数据。 当loadData方法被调用时,JSONModel会向服务器端发送一个异步请求,并等待服务器响应。一旦收到服务器的响应,JSONModel会解析响应中的数据,并将其转换为合适的格式,然后绑定到JSON模型上。 这个方法还接受一个可选的第二个参数,用于传递额外的请求参数。通过这个参数,我们可以在数据加载过程中传递一些额外的参数,例如请求头信息或查询字符串参数。 loadData方法返回一个Promise对象,我们可以使用这个Promise来处理数据加载的状态。当数据加载成功时,Promise会被解析,并返回响应中的数据。当数据加载失败时,Promise会被拒绝,并返回错误信息。 总而言之,sap/ui/model/json/JSONModel的loadData方法是用于从服务器加载数据并将其绑定到JSON模型上的方便方法。我们可以通过传递URL参数来指定数据的来源,同时还可以使用额外的请求参数来传递一些额外的信息。数据加载成功后,我们可以通过Promise来处理响应中的数据,或者在加载失败时处理错误信息。

JsonModel中loadData的uri访问地址是哪

JsonModel 中的 loadData 方法接受一个 uri 参数,它表示要访问的地址。这个地址可以是一个网络地址(例如,http://example.com/data.json),也可以是本地文件系统中的文件路径(例如,/path/to/local/data.json)。 请注意,需要确保你有访问 uri 所指定的地址的权限。

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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

给下面这段代码每行注释import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

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