iframe提交后刷新父页面

Java > Web 开发 [问题点数:10分,结帖人java2000_net]
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iframe提交后更新其父页面

我们在运用struts开发的时候会用到这样的情况,需要在一个页面中的iframe中进行数据操作,等数据提交完成需要将父页面的数据进行更新。这里我写一下我自己用到的一个方法。是我的一个老师推荐的。 方法其实也挺...

iframe页面跳转刷新父页面窗口问题

先假设A,B,C,D都是页面,D是C的iframe,C是B的iframe,B是A的iframe,在D中跳转页面的写法区别如下: js跳转: window.location.href、location.href:本页面跳转,即D页面跳转 parent.location.href:上一层页面...

iframe提交action处理后刷新父页面&在action中控制页面刷新

最近用到一个小功能,即双击相册列表中的照片时,把此照片设为头像,由于我用的是iframe,所以在action处理过后返回的jsp页面不能达到父页面刷新。 IPictureMgr pictureMgr = (IPictureMgr) getBean("...

iframe刷新父窗口

window.parent.location.reload()

Layer弹出表单iframe层,提交表单关闭当前层并刷新父页面

例如点击在线询盘,点击弹出窗口,只有在提交信息成功,先关闭弹出的层,然后再回来刷新这个列表页。 //iframe层 layer.open({ type: 2, title: '弹出窗口', shadeClose: true, shade: 0.8, area: ['...

提交form表单关闭Iframe弹窗并刷新父级页面

iframe弹窗的form标签内设置 target="_parent"  eg:  target="_parent"  > 在checkAll()中加入方法 window.opener.parent.location.reload(); eg: function checkAll(){ var fla = 0; $(...

使用layer弹出登陆表单,表单提交后刷新父页面

在弹出层用户登录表单提交之后,如果判断用户还没有进行邮箱认证则需要跳转到认证界面,如果用户账号信息正常则跳转到结算界面刚开始是通过在弹出层的表单验证通过之后,在服务器的controller里重定向,但是这种方式...

layui关闭iframe弹出层后刷新父级页面

iframe中编辑->确认提交并关闭窗体->在父级窗体中显示刚才选取的用户(刷新)。 layer.msg('编辑成功,即将跳转...'); setTimeout(function(){//设置定时器 parent.location.reload(true);//刷新父级...

用layer的iframe提交表单,需要关闭当前的iframe层,然后刷新父页面的方法

参考: $.ajax({ type: "POST", url: "/app/userinfo/uploadimg1", data:form, datatype:'json', processData:false, ...

刷新iframe,父页面连带刷新

iframe页面是内嵌到父页面的,当点击iframe页面的服务器控件时,默认只刷新iframe页面父页面是不会刷新的。若想刷新父页面,可以使用js来实现,如  1. parent.location.reload();  这种方法会重新加载整个页面。...

使用layer的iframe提交表单,需要关闭当前的iframe层,然后刷新父页面的方法(一)

上传图片的使用需要弹出一个iframe层来使用ajax弹出窗口ajax图片上传,需要关闭iframe弹出层窗口,更新父级页面代码如下$.ajax({ type: "POST", url: "/app/userinfo/uploadimg1", data:...

layer 提交form表单 之后怎么刷新父页面?

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201609/22/1474542427_914615.png)

iframe 页面跳转刷新父页面窗口

1、A,B,C,D都是页面,D是C的iframe,C是B的iframe,B是A的iframe,在D中跳转页面的写法区别如下: 2、js 跳转  window.location.href、location.href 本页面跳转,D页面跳转;  parent.location.href

layui: 子iframe关闭/传值/刷新父页面

layer iframe层的使用,传参 层 <div class="col-xs-4 text-left" style="padding-left: 50px;"><button type="button" class="btn btn-s...

iframe 覆盖父页面_一次iframe页面父页面的通信

事件回顾:收到需求,说是要在别人的系统里嵌入目前由我维护的系统,...一共有三步,切换步骤不刷新页面要嵌入到对方的页面大概如下↓↓↓。是在一个弹出的modal框里,第一步是对方的步骤,后三步由我们嵌入。对方...

Layer弹出层关闭后刷新父页面

一、Layer弹出层关闭后刷新父页面 //编辑 $("#edit").on("click", function(){ var id = getIdSelections(); //debugger; var addUrl = 'editCustomer.html?id='+ id layer.open({ type...

iframe刷新提交表单,iframe仿ajax提交表单

使用ajax可以实现无刷新提交表单,但有人表示ajax的效率不行,或者是其他缺点,例如客户端臃肿,太多客户段代码造成开发上的成本,如果网速慢,则会出现ajax请求缓慢,页面空白的情况,对客户的体验不好。...

jquery实现iframe方式的dialog窗口,加关闭并刷新父窗口功能

jquery实现iframe方式的dialog窗口,加关闭并刷新父窗口功能  2013-05-14 01:03:16| 分类: WEB技术 |举报 |字号 订阅          下载LOFTER 我的照片书 | ...

console js刷新页面_js对iframe内外(父子)页面进行操作

2.在框架对子iframe进行操作。获取iframe里的内容主要的两个API就是contentWindow,和contentDocument iframe.contentWindow, 获取iframe的window对象 iframe.contentDocument, 获取iframe的document对象 这两个...

js 刷新iframe,调用父窗口函数

效果:点击222.htm中的按钮,刷新iframe中 11.htm,在11中执行222中的function aa() 主窗口:222.htm  function aa() {  alert('1111'); }   子窗口:11.htm alert('kk');...

使用iframe提交表单不刷新页面的方法

但是有的时候,我们因为各种各样的要求,而不希望浏览器在提交数据的时候去刷新当前的页面或者转向到新的页面 所以我们引入一个嵌入框架来解决这个问题。具体的原理是:当表单在提交数据的时候,不将提交目标设置...

java提交表单数据页面不刷新_基于HTML实现表单提交后刷新页面使

网页怎么实现表单提交后刷新页面Java代码 当我点击保存提交FORM表单,如何让当前页面维持不变(即不刷新当前页) 在FORM表单添加一个iframe Java代码 点保存提交事件里面需要将target改为iframe的名字: Java代码 ...

java提交表单后页面刷新_js - form表单提交刷新

当咱们点击submit提交form表单的时候, 他会刷新一次,若是不想它刷新的话有下面两种方法:javascript利用iframe咱们能够利用一个隐藏的iframe来实现,主要是咱们把提交目标放到一个隐藏的iframe里,而后让iframe提交数据...

layer弹出层提交完数据,刷新父级页面

layer弹出层提交完数据,刷新父级页面, window.parent.location.reload(); $.post( toUrl, postData, function (result) { dialog.tip(result.msg); if(result.code == 0){ setTimeout(function(){ .....

使用layer的iframe提交表单,需要关闭当前的iframe层,然后刷新父页面的方法

好久都没有用过layer了,最近要用layer来做一个报名页面,是这样的,现在有一个活动的列表页面,我需要点击每一个列表就弹出报名,然后通过ajax后台传值确认前台,如果报名成功则关闭这个iframe窗口,并且刷新列表页...

使用iframe实现提交表单不刷新页面

正常情况下,当你向服务器发送数据的时候,你的浏览器将会打开ACTION页面,并且不会重回到当前页面。但是有的时候,我们因为各种各样的要求,而不希望浏览器在提交数据的时候去刷新当前的页面或者转向到新的页面

php layer ifame关闭父窗口并且刷新页面

当前页面第一行往下 html 最上面的php开头的标签 提交完成数据。进行标记跳转 if ($type == "commit") { //提交信息 $con = mysqlinit(); $sql = "UPDATE `la_goods_real_thing` set `way_bi...

html实现form表单提交后不重新刷新页面

今天在实现ajax异步传输form表单数据时,测试时查看返回的错误信息,但是每次都会重新刷新页面。百度查了下解决办法,总结一下:在form表单添加一个iframe标签,属性设为隐藏,form表单中target属性值设为iframe...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

指针才是C的精髓-4.3.C语言专题第3部分

本课程的主要内容是指针,用10节课五六个小时,从10个角度讲了指针的用法和相关知识点。其中有很多都是C程序员难以理解或者难以应用到实践编程中的知识点,也是嵌入式程序员面试笔试时经常遇到的题目。本课程的目标是让大家深入理解指针的各种使用技巧。 本课程为《C语言高级专题》的第三部分,本专题适合有一定C语言基础(至少要学过C语言,掌握gcc开发环境,会在linux命令行下编写、编译、运行、调试简单C语言程序)的同学;如果是零基础的同学,请先看我的《嵌入式工程师养成计划系列 — 朱老师带你零基础学Linux》和《嵌入式linux C语言完全学习》(光盘里的名字叫《嵌入式linux C编程基础》)

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