小女子求教关于PHP网页的两个问题,希望高人不吝赐教哈~

tt糊涂仙 2014-12-15 01:47:39
1. 一个发布消息的php网页,发布成功后弹出网页提示框,想通过点击这个消息框上的“确定”按钮之后,
这个php网页自动刷新,但是通过以下方法,就会另外生成一个同样的php网页,而不是想要的刷新。

echo "<script type = ' text/javascript ' > alert ( '发布成功。' ); location: reload( ) ;</script>";

请问,怎么实现通过点击这个消息提示框的“确定”,而刷新当前的php页面?

2. 用html中的table来显示数据,这个table的每一列的宽度通过 <td>标签来设定,比如 <td width=40px>
但是运行这个页面的显示器的大小变了之后,这个table的列宽也变的乱七八糟了……
请问,怎么可以让这个table的各个列宽可以自适应不同宽度的显示器?

O(∩_∩)O谢谢啊~~~比较菜。。。。。。。希望保函
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mickey302 2014-12-19
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1. ajax 2.百分比
看小雪 2014-12-19
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引用 9 楼 littlett_2012 的回复:
[quote=引用 8 楼 wander_wind 的回复:] 重叠是因为用了iframe,跳转后的页面又是包含头部导航的框架了 你说的刷新后为什么不是同一页面了?
就是又多出来一个页面。 其实只想要当前页面刷新~~~~[/quote] location.href='?r=' + Math.random();这样,试下。
晓敬 2014-12-19
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//试试这两个中的一个
window.history.back();
window.history.go(-1);
Uncertain_Magic 2014-12-18
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你不应该reload,而是应该回到你刷新的页面的那个url,你用了ifram有可能,浏览器地址框显示的url和你要返回的url应该是不一样的
tt糊涂仙 2014-12-18
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引用 8 楼 wander_wind 的回复:
重叠是因为用了iframe,跳转后的页面又是包含头部导航的框架了 你说的刷新后为什么不是同一页面了?
就是又多出来一个页面。 其实只想要当前页面刷新~~~~
智商众筹 2014-12-17
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重叠是因为用了iframe,跳转后的页面又是包含头部导航的框架了 你说的刷新后为什么不是同一页面了?
傲雪星枫 2014-12-16
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你这样,发布完新闻,不要跳到当前页,多做一页。 输入文字的是a,然后a 提交到b,再由b跳转到a就没有这个问题。
tt糊涂仙 2014-12-16
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引用 5 楼 fdipzone 的回复:
什麼叫頁面重疊? 有截圖嗎? 停不下來是因為你沒有停。 你需要加一個條件,判斷刷新後不再執行那段javascript.
每次发布完新闻,想通过点击消息提示框的“确定”按钮后,回到消息列表的页面 但是页面会重复在一起,比如图片中显示的,连续发布三次消息,页面就变重复了三次。。。
傲雪星枫 2014-12-16
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什麼叫頁面重疊? 有截圖嗎? 停不下來是因為你沒有停。 你需要加一個條件,判斷刷新後不再執行那段javascript.
tt糊涂仙 2014-12-16
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引用 1 楼 fdipzone 的回复:
第一個

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN">
<html>
 <head>
  <title> New Document </title>
 </head>

 <body>
	<input type="button" name="b1" value="點我刷新" onclick="c()">
 
 </body>
</html>

echo "<script type = ' text/javascript ' > alert ( '发布成功。' ); window.location = 'index.php' ;</script>";
使用了window.location之后,页面是刷新了,但是发生了页面重叠的情况, 刷新后的页面一部分与之前发布消息的页面的一部分交叠了,不知道怎么回事; 使用location.reload( ); 点击消息提示窗口的“确定”之后,又会弹出消息提示窗口……根本停不下来……
傲雪星枫 2014-12-15
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第二個可以用百份比來做

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN">
<html>
 <head>
  <title> New Document </title>
  <style type="text/css">
  .tb{
	width:100%;
  }
  .tb td{
	width:20%;
	text-align:center;
	border:1px solid #000000;
	border-collapse:collapse;
  }
  </style>
 </head>

 <body>
	<table class="tb">
		<tr>
			<td>1</td>
			<td>2</td>
			<td>3</td>
			<td>4</td>
			<td>5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1</td>
			<td>2</td>
			<td>3</td>
			<td>4</td>
			<td>5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1</td>
			<td>2</td>
			<td>3</td>
			<td>4</td>
			<td>5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1</td>
			<td>2</td>
			<td>3</td>
			<td>4</td>
			<td>5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1</td>
			<td>2</td>
			<td>3</td>
			<td>4</td>
			<td>5</td>
		</tr>
	</table>
 
 </body>
</html>

「已注销」 2014-12-15
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1:location: reload() ; 在我这里貌似没用,我用的是 window.location.reload(); 2:table外层用个div包含设置宽度
傲雪星枫 2014-12-15
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第一個

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN">
<html>
 <head>
  <title> New Document </title>
 </head>

 <body>
	<script type="text/javascript">
	function c(){
		if(confirm('是否要刷新')==true){
			window.location = 'index.php';
		}
	}
	</script>

	<input type="button" name="b1" value="點我刷新" onclick="c()">
 
 </body>
</html>

内容概要:本文研究了考虑隐私保护的分布式联邦学习在居民电力负荷预测中的应用,提出了一种基于联邦学习框架的方法,使多个参与方能够在不共享原始数据的前提下协同训练高精度的负荷预测模型。该方法有效缓解了传统集中式数据收集带来的隐私泄露风险,结合Python实现了算法原型,并通过实验验证了其在保证预测性能的同时,具备良好的隐私保护能力。研究进一步分析了模型在不同数据分布、通信轮次和客户端数量下的适应性与鲁棒性,展示了其在智能电网、能源管理系统及需求侧管理中的广阔应用前景。; 适合人群:具备一定机器学习基础和电力系统背景的研究生、科研人员,以及从事智慧能源、数据隐私保护相关领域开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于居民侧用电行为建模与精细化负荷预测,提升电网调度与能源配置效率;②在确保用户数据本地化存储的前提下,实现跨区域、跨主体的能源数据协同分析;③为构建安全、可信、合规的新一代智能电力系统提供核心技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行动手实践,深入理解联邦学习的通信机制、模型聚合策略及隐私防护设计,并关注模型收敛性与隐私预算之间的权衡优化。
内容概要:本文围绕“考虑隐私保护的分布式联邦学习电力负荷预测研究”展开,提出了一种融合联邦学习框架与隐私保护机制的电力负荷预测方法,旨在解决传统集中式数据处理中潜在的用户隐私泄露问题。通过构建分布式模型训练体系,各参与方在本地完成模型训练,仅向中心服务器上传模型参数或梯度信息,实现“数据不动模型动”的协同建模模式,确保数据“可用不可见”。研究采用Python语言实现了完整的联邦学习流程,涵盖客户端本地训练、全局模型聚合、隐私保护策略(如差分隐私或同态加密)集成、通信机制设计及预测性能评估等核心模块,显著提升了电力负荷预测在隐私安全与模型精度之间的平衡能力。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、智能电网、能源大数据分析、数据隐私保护等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于居民或工业级电力负荷预测任务,在保障用户用电数据隐私的前提下实现高精度预测;②为构建符合数据合规要求的智慧能源管理系统提供技术支撑;③推动联邦学习在能源互联网、跨企业数据协作等场景中的落地应用,促进多方协同建模与数据价值释放。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行实践操作,重点关注联邦学习的通信轮次设置、本地训练迭代策略、模型聚合算法设计以及隐私噪声添加机制的实现细节,并可根据实际需求替换底层预测模型(如LSTM、XGBoost、Transformer等)以进一步优化预测性能。

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