ajax完美实现两个网页 分页功能的实例代码
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武侠小说分页
<script><BR>var page='';<BR> function init(page){<BR> document.getElementById("tables").innerHTML='';<BR> var xhr;<BR> if(window.XMLHttpRequest){<BR> xhr = new XMLHttpRequest();<BR>}else if(window.ActiveXObject){<BR> xhr =new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP")<BR>}<BR>var url="fenye.php";<BR> xhr.open("POST",url,true);<BR> xhr.onreadystatechange=callback;<BR> xhr.setRequestHeader("Content-Type","application/x-www-form-urlencoded");<BR> if(page){<BR> xhr.send("page="+page);<BR> }<BR> else {xhr.send("page=1");}<BR> var content;<BR> function callback(){<BR> if(xhr.readyState==4){<BR> if(xhr.status==200){<BR> var json =eval('('+xhr.responseText+')');<BR> //alert(xhr.responseText);<BR> var fenye=json.str;<BR> // alert(fenye);<BR> document.getElementById('div').innerHTML=fenye;<BR> content="<th>ID<th>名称<th>作者<th>出版社<th>ISBN号<th>类型<th>价格";<BR> for(var i=0;i<json.info.length;i++){<BR> content+="<tr><td>"+json.info[i].id+"<td>"+json.info[i].name+"<td>"+json.info[i].author+"<td>"+json.info[i].publisher+"<td>"+json.info[i].isbn+"<td>"+json.info[i].type+"<td>"+json.info[i].price+"";<BR> document.getElementById("tables").innerHTML=content;<BR> }<BR> // alert(fenye);<BR> }<BR> }<BR> }<BR> }<br><br></script>
jquery实现$.ajax的分页
ID | 名称 | 作者 | 出版社 | ISBN号 | 类型 | 价格 |
---|
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分页的php精华代码
复制代码 代码如下:
//命令模型层处理数据
$link=mysql_connect('localhost','root','') or die("失败");
mysql_select_db('books',$link) or die("连接数据库出错了!");
//每页显示记录数
$pagesize = 2;
//求出总的记录数
$sql = "select count(*) as total_rows from books";
$result = mysql_query($sql);
$total_rows = mysql_fetch_array($result);
//求总共的页码数
$pages = ceil($total_rows[0]/$pagesize);
//当前第几页
$page = $_POST['page'];
$strtext = "当前第".$page."页"."总共".$pages."页"."共".$total_rows[0]."记录";
//var_dump($str);
//接下来,我要根据当前点击的页码求出对应的数据
$offset = $pagesize*($page-1);
$sql = "select * from books limit $offset,$pagesize";
mysql_query("set names utf8");
$res=mysql_query($sql);
$rows=array();
while($row=mysql_fetch_assoc($res)){
$rows[]=$row;
}
$pageInfo = $rows;
//echo json_encode($pageInfo);
//var_dump($pageInfo);
//将获得数据链接,后返回
$first=1;
$prev=$page-1;
$next=$page+1;
$last=$pages;
//命令视图层显示数据
$first_a = "";
if($page>1){
$prev_a = "";
}
if($page $next_a = "";
}
$last_a = "";
@$str = $strtext.$first_a.$prev_a.$next_a.$last_a;
//var_dump($str);
$info = array('str'=>$str,'info'=>$pageInfo);
echo json_encode($info);

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메타커넥트 2024 행사는 9월 25일부터 26일까지 진행되며, 이번 행사에서 회사는 새로운 저가형 가상현실 헤드셋을 선보일 것으로 예상된다. Meta Quest 3S라는 소문이 있는 이 VR 헤드셋은 FCC 목록에 등장한 것으로 보입니다. 이 제안

GPU를 준비하세요! Llama3.1이 드디어 등장했지만, 출처는 Meta 공식이 아닙니다. 오늘 레딧에서는 라마의 대형 모델 새 버전 유출 소식이 입소문을 냈습니다. 기본 모델 외에도 벤치마크 결과인 8B, 70B, 최대 매개변수인 405B도 포함되어 있습니다. 아래 그림은 Llama3.1의 각 버전과 OpenAIGPT-4o, Llama38B/70B의 비교 결과를 보여줍니다. 여러 벤치마크에서 70B 버전조차 GPT-4o를 능가하는 것을 볼 수 있습니다. 이미지 출처: https://x.com/mattshumer_/status/1815444612414087294 분명히 8B 및 70 버전 3.1입니다.

어제 밤 Meta는 Llama38B 및 70B 모델을 출시했습니다. Llama3 명령 조정 모델은 대화/채팅 사용 사례에 맞게 미세 조정 및 최적화되었으며 일반 벤치마크에서 기존의 많은 오픈 소스 채팅 모델보다 성능이 뛰어납니다. 예를 들어 Gemma7B 및 Mistral7B입니다. Llama+3 모델은 데이터와 규모를 개선하고 새로운 차원에 도달했습니다. 최근 Meta에서 출시한 2개의 맞춤형 24K GPU 클러스터에서 15T 이상의 데이터 토큰에 대해 교육을 받았습니다. 이 교육 데이터 세트는 Llama2보다 7배 더 크고 4배 더 많은 코드를 포함합니다. 이를 통해 Llama 모델의 기능을 현재 최고 수준으로 끌어올려 Llama2의 두 배인 8K 이상의 텍스트 길이를 지원합니다. 아래에

이제 오랫동안 기다려온 Llama 3.1이 공식 출시되었습니다! 메타는 “오픈소스가 새로운 시대를 선도한다”는 목소리를 공식적으로 내놨다. 메타는 공식 블로그를 통해 “지금까지 오픈소스 대형 언어 모델은 기능이나 성능 면에서 대부분 폐쇄형 모델에 뒤처져 있었다. 이제 오픈소스가 이끄는 새로운 시대를 열고 있다”며 “MetaLlama3.1405B를 공개 출시했다”고 밝혔다. , 우리는 그것이 세계에서 가장 크고 가장 강력한 오픈 소스 기본 모델이라고 믿습니다. 현재까지 모든 Llama 버전의 총 다운로드는 3억 회를 초과했으며 Meta 창립자이자 CEO인 Zuckerberg도 이제 막 시작했습니다. 기사. 긴 기사 "OpenSourceAIisthePathForward",

라마3가 왔습니다! 방금 Meta의 공식 웹사이트가 업데이트되어 공식적으로 Llama의 380억 및 700억 매개변수 버전이 발표되었습니다. 그리고 출시 이후에는 오픈 소스 SOTA입니다. Meta 공식 데이터에 따르면 Llama38B 및 70B 버전은 각각의 매개변수 규모에서 모든 상대를 능가합니다. 8B 모델은 MMLU, GPQA 및 HumanEval과 같은 많은 벤치마크에서 Gemma7B 및 Mistral7BInstruct보다 성능이 뛰어납니다. 70B 모델은 인기 비공개 소스 프라이드치킨 Claude3Sonnet을 능가하고 Google의 GeminiPro1.5와 함께 왔다 갔다 했습니다. Huggingface 링크가 나오자마자 오픈소스 커뮤니티는 다시 열광했습니다. 눈이 예리한 시각장애인 학생들도 즉시 발견했습니다.

"VSCode 이해: 이 도구는 어떤 용도로 사용됩니까?" 》프로그래머로서 초보자이든 숙련된 개발자이든 코드 편집 도구를 사용하지 않으면 할 수 없습니다. 많은 편집 도구 중에서 Visual Studio Code(약칭 VSCode)는 가볍고 강력한 오픈 소스 코드 편집기로 개발자들 사이에서 매우 인기가 높습니다. 그렇다면 VSCode는 정확히 어떤 용도로 사용되나요? 이 기사에서는 VSCode의 기능과 사용법을 자세히 살펴보고 독자에게 도움이 되는 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

2023년 3월 14일 ChatGLM-6B가 출시된 이후 GLM 시리즈 모델은 광범위한 관심과 인정을 받았습니다. 특히 ChatGLM3-6B가 오픈소스로 공개된 이후 개발자들은 Zhipu AI가 출시하는 4세대 모델에 대한 기대감이 가득합니다. 이러한 기대는 마침내 GLM-4-9B의 출시로 완전히 충족되었습니다. GLM-4-9B의 탄생 소형 모델(10B 이하)에 더욱 강력한 기능을 제공하기 위해 GLM 기술팀은 약 반년 만에 새로운 4세대 GLM 시리즈 오픈 소스 모델인 GLM-4-9B를 출시했습니다. 탐구. 이 모델은 정확성을 보장하면서 모델 크기를 크게 압축하고 추론 속도가 더 빠르고 효율성이 높습니다. GLM 기술팀의 탐색은 아직 이루어지지 않았습니다.

Meta의 Quest 3 최초 출시(Amazon에서 현재 $499.99)로부터 1년 이상이 지났습니다. 그 이후로 Apple은 훨씬 더 비싼 Vision Pro를 출시했으며 Byte Dance는 이제 중국에서 Pico 4 Ultra를 공개했습니다. 그러나
