javascript - Retrieve binary data without using arraybuffer -


मेरे पास निम्न संसाधन हैं: 

  function _arrayBufferToBase64 (बफर) {var binary = ' '; Var बाइट्स = नया यूआईटी 8 एरे (बफर); Var len = बाइट्स। ByteLength; के लिए (var i = 0; i & lt; len; i ++) {बाइनरी + = स्ट्रिंग। फ्रैमकारकोड (बाइट्स [i]); } वापसी खिड़की। बीटो (बाइनरी); } Var एपीआई = $ संसाधन (सर्वर + 'एल्बम', {}, {get: {url: server + 'album /: albumId / photo /: photoId', विधि: 'GET', प्रतिक्रियाप्रकार: 'सरणीबफ़र', हेडर: {'AuthToken': 'गुप्त', 'स्वीकार': 'छवि / *'}, इंटरसेप्टर: {प्रतिक्रिया: फ़ंक्शन (resp) {वापसी 'डेटा:' resp.headers ('सामग्री-प्रकार') + '; Base64, '+ _arrayBufferToBase64 (resp.data)}}}}}});   
 यह क्या करता है कि सर्वर से फाइल की द्विआधारी सामग्री प्राप्त होनी है और बेस 64 डेटा के साथ एक डाटा uri लौटाएगा।  
 मुझे यह कहना है कि यह कॉल यूआरएल के लिए एक साधारण एसआरओ टैग के साथ प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता क्योंकि कुछ प्रमाणीकरण हेडर भी भेजे गए हैं।  
 यह नए ब्राउज़रों में ठीक काम करता है लेकिन मैं पुराने ब्राउज़रों के साथ संगतता रखना चाहता हूं, इसलिए सरणीबफर एक समस्या है यहाँ, मेरा प्रश्न यह है कि क्या इन सभी को बिना किसी अरैबफर के करने का एक तरीका है?  
 मैंने प्रतिक्रिया प्रकार को निकालने का प्रयास किया और स्ट्रिप को resp.data में परिवर्तित किया गया जो कि वर्णित है लेकिन कोई सफलता नहीं है।   
 
 
 एक नज़र डालें मैंने उन्हें परीक्षण नहीं किया है, लेकिन बाइट्स और बेस 64 यूआरआई के बीच कनवर्ट करने के लिए कई एल्गोरिदम हैं। विशेष रूप से  base64EncArray  फ़ंक्शन ऐसा लगता है कि आप क्या चाहते हैं।

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

python - how we can use ajax() in views.py in django? -

I have a little code here. Could you please tell me what this code really does? please. Here in the AJAX call: $ .ajax ({url: "{% url} upload_document '%}", type: "POST", data : {Csrfmiddletoken: document.getElementsByName ('csrfmiddletoken') [0] Price, Title: document.getElementById ('title'). Value, // document: document: document.getElementById ('document'),}, datatype: "Jason", success: function (feedback) {if (feedback == "true") {// success} other {// attachment errors}}}); How AJAX works in the Django and how we can see the AJAX request. Here is the idea of ​​my thoughts def upload_document (requested): Print request. POTT print request FILES if request.is_ajax (): If request.method == 'POST': form = UploadForm (request.POST, request.FILES, user = request.user) if form.is_valid (): Form.save () return HTTPPCS (SimpleJason Dumps ('True'), Mime Type = 'App / Jason') Other:...
Read more

matlab - Using loops to get multiple values into a cell -

I have 31 topics (S1, S2, S3, S4, etc.) 3 images in each topic, opposite 1 IMG, Contrast 2 IMG and Contrast 3 Are IMG I p In a NX1 cell named P, I would like to use a loop to get all the paths of contrasts from all the subjects: data / S1 / contrast1.img / S1 / contrast2.img data / S1 / contrast3.img data / s2 / contrast1.img data / S2 / contrast2.img Data / S2 / contrast3.img ... Data / S31 / contast3.img This is what I've tried: A = {'S1', 'S2', 'S3', ..., 'S31'}; % All topics C = {'contrast1.img', 'contrast2.img', 'contrast3.img'}; For each = P = cell (31 * 3,1) for each topic, the required contrast images: Length = A for Jammu = 1: Length (C) P {j} = spm_select ('FPList', Fullfile (data_path, q {i}) sprint ('% s', cell2mat (c))); % Of each topic is to select three contrast images, it works in my script, it is probably not 100% correct, because I had to simplify this example. End of ...
Read more

python - Sequence Pattern recognition with Pybrain -

Image
I am constantly trying to use recurrent neural networks to classify a series of data. To be more specific, I have a sequence of sensor reading (which is continuous over time), I have to learn an algorithm which can detect the state related to this pattern, given the readings change. Example: Time step_1: 1.4 Time step_2: 1 Time step_3: 0.8 State = New Sequence: Time Phase 1: 0.4 Time Phase 2: 0.3 Time Phase 3: 0.1 State = Sitting I actually have 12 censors, I'm just showing a sequence of numbers for convenience. (Numbers are not real, I'm just trying to fulfill this idea)! I am trying to make my network with PyBrain RNN, however, I can not get a Data Set Container that can detect it, like information I tried to use sequential data But after some testing I came to know that this number is the next element in the sequence of numbers. Here's how I prepare my dataset: self.alldata = SequentialDataSet (ds.num_features, 1) # Now add samples to the dat...
Read more