关于ajax操作数据库后的数据处理问题
在做一个页面,类似刷微博时拉到最下面可以选择“加载更多”,现在通过ajax实现了对数据库的操作
function ajax() { var page=document.getElementById("pageNum").value++; //先声明一个异步请求对象 var xmlHttpReg = null; if (window.ActiveXObject) {//如果是IE xmlHttpReg = new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP"); } else if (window.XMLHttpRequest) { xmlHttpReg = new XMLHttpRequest(); //实例化一个xmlHttpReg } //如果实例化成功,就调用open()方法,就开始准备向服务器发送请求 if (xmlHttpReg != null) { xmlHttpReg.open("get", "pro.php?index="+page, true); xmlHttpReg.send(null); xmlHttpReg.onreadystatechange = doResult; //设置回调函数 } //回调函数 //一旦readyState的值改变,将会调用这个函数,readyState=4表示完成相应 //设定函数doResult() function doResult() { if (xmlHttpReg.readyState == 4) {//4代表执行完成 if (xmlHttpReg.status == 200) {//200代表执行成功 //将xmlHttpReg.responseText的值赋给ID为resText的元素 document.getElementById("resText").innerHTML = xmlHttpReg.responseText; } } } }
后台数据库是php实现的,语句是
…………$sql="select * from tb_test limit ".$index*4;$result = mysql_query($sql, $con);
写到这儿不知道该怎么办了
通常情况下
使用while ($row=mysql_fetch_array($result)) {
……
}
就可以了,现在不知道改怎么输出,而且我的前台页面中,这些更新的数据是在一个table中
回复讨论(解决方案)
while ($row=mysql_fetch_array($result)) {
……
}
一样的在这个里面进行循环,但是此时可以加上tr等table下的标签然后组合成数组后,再转换成你要求的输出格式进行输出到结果就可以了。
将从数据库获取的数据(一般是数组),echo json_encode($res);
前台js用
var res=xmlHttpReg.responseText;
res=eval('('+res+')');
解出来
res['键名'],就可以获取对应的键值
将从数据库获取的数据(一般是数组),echo json_encode($res);
前台js用
var res=xmlHttpReg.responseText;
res=eval('('+res+')');
解出来
res['键名'],就可以获取对应的键值
然后在JS里面输出那些表格吗?
你可以像1楼说的,在php里面组织好表格(就是一个字符串),然后直接echo,js获取后不用解,直接插入到要显示的位置
因为我觉得js循环数据组织html比较麻烦(一般情况下),还不如php组织好直接输出

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Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.

Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone ? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. Étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relâchez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relâchez-la à nouveau. Étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le côté droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible

Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grâce à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,

La dernière vidéo du robot Optimus de Tesla est sortie, et il peut déjà fonctionner en usine. À vitesse normale, il trie les batteries (les batteries 4680 de Tesla) comme ceci : Le responsable a également publié à quoi cela ressemble à une vitesse 20 fois supérieure - sur un petit "poste de travail", en sélectionnant et en sélectionnant et en sélectionnant : Cette fois, il est publié L'un des points forts de la vidéo est qu'Optimus réalise ce travail en usine, de manière totalement autonome, sans intervention humaine tout au long du processus. Et du point de vue d'Optimus, il peut également récupérer et placer la batterie tordue, en se concentrant sur la correction automatique des erreurs : concernant la main d'Optimus, le scientifique de NVIDIA Jim Fan a donné une évaluation élevée : la main d'Optimus est l'un des robots à cinq doigts du monde. le plus adroit. Ses mains ne sont pas seulement tactiles

Le FP8 et la précision de quantification inférieure en virgule flottante ne sont plus le « brevet » du H100 ! Lao Huang voulait que tout le monde utilise INT8/INT4, et l'équipe Microsoft DeepSpeed a commencé à exécuter FP6 sur A100 sans le soutien officiel de NVIDIA. Les résultats des tests montrent que la quantification FP6 de la nouvelle méthode TC-FPx sur A100 est proche ou parfois plus rapide que celle de INT4, et a une précision supérieure à celle de cette dernière. En plus de cela, il existe également une prise en charge de bout en bout des grands modèles, qui ont été open source et intégrés dans des cadres d'inférence d'apprentissage profond tels que DeepSpeed. Ce résultat a également un effet immédiat sur l'accélération des grands modèles : dans ce cadre, en utilisant une seule carte pour exécuter Llama, le débit est 2,65 fois supérieur à celui des cartes doubles. un

Modèle 70B, 1000 tokens peuvent être générés en quelques secondes, ce qui se traduit par près de 4000 caractères ! Les chercheurs ont affiné Llama3 et introduit un algorithme d'accélération. Par rapport à la version native, la vitesse est 13 fois plus rapide ! Non seulement il est rapide, mais ses performances sur les tâches de réécriture de code dépassent même GPT-4o. Cette réalisation vient d'anysphere, l'équipe derrière le populaire artefact de programmation d'IA Cursor, et OpenAI a également participé à l'investissement. Il faut savoir que sur Groq, un framework d'accélération d'inférence rapide bien connu, la vitesse d'inférence de 70BLlama3 n'est que de plus de 300 jetons par seconde. Avec la vitesse de Cursor, on peut dire qu'il permet une édition complète et quasi instantanée des fichiers de code. Certaines personnes l'appellent un bon gars, si tu mets Curs

" sept péchés capitaux" » Dissiper les rumeurs : selon des informations divulguées et des documents obtenus par Vox, la haute direction d'OpenAI, y compris Altman, était bien au courant de ces dispositions de récupération de capitaux propres et les a approuvées. De plus, OpenAI est confronté à un problème grave et urgent : la sécurité de l’IA. Les récents départs de cinq employés liés à la sécurité, dont deux de ses employés les plus en vue, et la dissolution de l'équipe « Super Alignment » ont une nouvelle fois mis les enjeux de sécurité d'OpenAI sur le devant de la scène. Le magazine Fortune a rapporté qu'OpenA

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