高分求解

kane 2002-03-07 10:37:21
如何使聊天室刷新时感不到有闪烁?

越简单越好!
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希偌 2002-03-12
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隐藏帧吧,这个是普遍的用法!
kane 2002-03-10
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www.aspsky.net可下载的聊天室有些仍然存在闪烁,红蜻蜓聊天室也是用刷新来实现的
customer 2002-03-09
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呵呵,正想问呢!~
julyclyde 2002-03-08
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如果还要去掉刷新的声音,就用XMLHTTP
westway 2002-03-08
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在一个隐藏的刷新页面中获取数据,再用客户端脚本写到显示页

比较有名的asp聊天室,如:红蜻蜓聊天室,下载一个回去漫漫研究吧
下载:http://www.whereyou.com/china/download
tripofdream 2002-03-08
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在一个隐藏的刷新页面中获取数据,再用客户端脚本写到显示页.
纪俊 2002-03-08
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到www.aspsky.net有很多可以下,自己去找就可以了。
cpplus 2002-03-08
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恩~这个问题大家讨论过的

结论好象就是利用隐藏的框架来刷新数据

然后写你的聊天页面
playking 2002-03-08
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先把数据读到隐藏框架页面,隐藏框架页面刷新你是感觉不到的,然后再用javascript把隐藏框架页面的数据赋值到真正的聊天内容显示页面。
kane 2002-03-08
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playking(风雪青松) 有源程序吗
内容概要:本文围绕基于CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络模型的电力负荷预测展开研究,提出一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)与注意力机制(Attention)的深度学习框架,并通过Python代码实现高精度的短期与超短期负荷预测。该模型充分利用CNN对局部特征的提取能力,捕捉负荷数据中的周期性与趋势性模式;借助BiLSTM对时间序列前后向依赖关系的建模能力,增强对动态变化的感知;并通过Attention机制自适应地聚焦关键历史时刻,提升预测准确性。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及超参数调优方法,并在真实负荷数据集上进行了实验验证,结果表明该混合模型相比传统单一模型和其他基准模型具有更优的预测性能,尤其在应对非线性、非平稳负荷波动方面表现突出。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或时序预测相关工作的科研人员、工程师及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、电力市场出清、需求响应管理等场景下的精细化负荷预测;②为研究人员提供一套完整的、可复现的深度学习负荷预测代码框架,推动AI技术在能源领域的落地应用;③帮助理解CNN、BiLSTM与Attention模块之间的协同机制及其在时序建模中的集成方式。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码进行动手实践,重点掌握数据归一化、滑动窗口构造、模型搭建与训练技巧,并尝试在不同地区、不同季节的负荷数据上进行迁移测试,以深入理解模型泛化能力与调参策略。

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