JqueryAJAX与VueAxios实战:Web前端登录验证与接口测试

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本实验项目是关于Web前端应用开发的实践,主要围绕Jquery AJAX技术和Vue/Axios库在前后端数据交互中的应用。课程背景是计算机科学与技术专业的Web前端课程,由指导教师杨云负责,适用于2021级的某个班级,学生张海燕的学号为202131061304,实验日期为2023年4月2日。 实验的核心目标是让学生深入理解并掌握使用Jquery的get和post方式实现AJAX请求,以及如何通过Vue框架结合Axios库来调用API并与服务器进行交互。实验的重点在于实战操作,包括以下几个关键部分: 1. **Jquery AJAX的get和post请求**:学生需要通过Jquery的这两个方法,模拟HTTP请求到指定的服务器接口(如:http://114.67.241.121:8088/swagger-ui.html),其中以用户登录为例,通过post方式传递`username`和`password`参数,并观察返回结果,特别是身份令牌(token)。 2. **Vue/Axios的前后端交互**:使用Vue框架,配合Axios库,创建一个登录界面,用户输入管理员账号(admin)和密码(123456),然后调用`http://114.67.241.121:8088/user/login` API进行身份验证。登录成功的案例会记录返回的身份令牌,失败时则显示相应的错误信息。 3. **实战操作步骤**: - 输入参数并执行接口测试,首先在Swagger UI中,尝试使用提供的用户名和密码进行登录。 - 复制返回的token,将其添加到页面的Authorization头中,授权后进行后续操作。 - 测试其他接口,通过类似的方法,输入接口所需的参数并验证请求响应。 4. **代码实现**:实验涉及到HTML、CSS和JavaScript的基础知识,展示了HTML文档结构,引入了jQuery库,以及基本的CSS样式。关键部分是使用jQuery的AJAX请求代码和Vue组件中调用API的逻辑。 通过这个实验,学生不仅能够提升对AJAX和前端框架的实战技能,还能强化对HTTP协议的理解,以及前后端数据同步的处理能力。同时,实验报告中还会包含实际的运行截图和代码片段,用于展示实验的完整过程和结果。
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目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行