在同一个页面 ,超链接用js 传值如何实现(局部传值)

Web 开发 > JavaScript [问题点数:30分,结帖人jxetv]
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windowopen传值到jsp_JS打开新窗口的2种方式

1.超链接Welcome等效于js代码window.... //在同当前窗口中打开窗口2.超链接Welcome等效于js代码window.open("http://www.100sucai.com/"); //另外新建窗口中打开窗口子窗口赋值到父窗口代码如下复制代码function...

菜鸟解决“子页面关闭刷新父页面局部”问题的历程

引子  昨天晚上做一个项目,遇到的一个问题,...那么就遇到一个问题,“添加试卷页”中点击“添加策略”按钮弹出添加策略页,添加策略后,父页面只能局部刷新(整体刷新会丢掉页面输入框未保存的数据)。  综

MUI框架开发HTML5手机APP(二)--页面跳转传值&底部选项卡切换

、MUI加载子页面 1加载子页面详解 mobile app开发过程中,经常遇到卡头卡尾的页面,也就是说头部和尾部保持不动,而只有中间区域可以滚动,常见的就是新闻列表与详情页等情况: 如上图所示,头部和...

SpringMVC中静态html页面之间带参数访问方式总结

交流学习真的是一个很不错的习惯,遇见问题一个人闷头学、闷头想,就算是网上资源千万,获得的也只是一叶扁舟 也许遇见的这个问题不是很难也许很low,但是通过和同学交流,向老师、大佬请教,QQ微信学习群交流,博客...

js用函数实现输出100以内与7有关的数_js基础01--js的简介、使用、语法、输出、注释、变量、类型转换、...

它的解释器被称为JavaScript引擎,为浏览器的一部分,广泛用于客户端的脚本语言,最早是HTML(标准通用标记语言下的一个应用)网页上使用,用来给HTML网页增加动态功能。1995年时,由Netscape公司的Brendan Eich,...

【请教】javascript局部变量和全局变量的传值问题!

python实现单链表快速排序升序linkedqueue_同时对多数组进行排序

关于同时对多数组进行排序的搜索结果回答本人学习数据结构时看到的不错的总结,共享一下了文件有组记录组成,记录有若干数据项组成,唯一标识记录的数据项称关键字;排序是将文件按关键字的递增(减)顺序排列;排序...

java 前端页面传过来的值怎么防止篡改_前端安全风险

前端安全风险(web应用安全)安全问题按照所发生的区域进行分类的话,所发生浏览器、单页面应用、Web页面当中的安全问题则算是“前端安全问题”,所发生后端服务器、应用、服务当中的安全问题就是“后端安全问题”...

学习教程 —— 使用浏览器客户端开发学习 JavaScript 基础(

相信除了此片博文记录 JavaScript 的基础知识外,网上随便搜索,大把大把的文章,视频教程也大把,博主也是看着别人(例:阮大神的网络日志)的文章视频学习过来的,只是把自己的学习心得记录下来,关于如何去做...

从子页面获取父页面的值

1、使用超链接通过URL传值或是Response.Redirect方法从一个页面到另一个页面 将要传的数据写URL后面跟随传值,这样数据不安全而且传值长度也有范围,大数据无法传 2、Server.transfer(URL)方法实现页面的...

dropzonejs vue 使用_dropzone.js使用实践

官网地址:http://www.dropzonejs.com/ 一,它是什么: DropzoneJS is an open source library... 它是一个开源的带图片预览的可拖拽上传图片的插件. 它具有轻量.不依赖其他库(诸如jQuery)的特点,同时很方便自定义. 二,...

JavaScript

它的解释器被称为JavaScript引擎,为浏览器的一部分,广泛用于客户端的脚本语言,最早是HTML(标准通用标记语言下的一个应用)网页上使用,用来给HTML网页增加动态功能。 Javascript包含了三个部分:ECMAScript...

JS题目

:每特定的域名下最多生成20cookie 1.IE6或更低版本最多20cookie 2.IE7和之后的版本最后可以有50cookie。 3.Firefox最多50cookie 4.chrome和Safari没有做硬性限制 IE和Ope...

Ajax加载页面浏览器前进后/退按钮失效的解决方案

1、使用Ajax局部刷新页面技术的几点不爽之处: (1)、浏览器的前进/后退按钮失效。 (2)、加载页面刷新后,显示的是原始页,而不是加载后的页面。 (3)、加载后的页面,无法通过url分享,或进行收藏。 ...

vue中的横向排列_Vue 实现从小到大的横向滑动效果详解

分享给大家供大家参考,具体如下:最近项目中遇到一个需求,需要实现横向滑动,并且滑动过程中,中间的大,两边的小,通过参考其他的人代码以及自己的实践,终于做出来啦,给大家做个参考。实现效果如下图:先来说...

js练习题

一,单选题: 有以下ES6代码 ...​ B:gen()执行后返回一个undefined ​ C:gen()执行后返回一个Generator对象 ​ D:gen()执行后返回1 ​ 解答:C、这是ES6的新feature(特性),function后面带*号的叫做gen

Html5+js测试题【完整版】

.闭包的理解:使用闭包主要是为了设计私有的方法和变量。闭包的优点是可以避免全局变量的污染,缺点是闭包会常驻内存,会增大内存使用量,使用不当很容易造成内存泄露。闭包三特性:  1.函数嵌套函数 ;  2....

看不完的那种!前端170面试题+答案学习整理(良心制作)

把你的前端拿捏得死死的,每天学习得爽爽的,关注这不一样的程序员,如果你所学的东西 处于喜欢 才会有强大的动力支撑。 感谢不负每份热爱前端的程序员,不论前端技能有多奇葩,欢迎关注加我入群vx:xiaoda0423 ...

ajax ssm 页面跳转_SSMjq整合Ajax入门案例讲解

Ajax废话少说,总之像点赞,评论,之类的很多功能没必要进行页面跳转,更没必要牺牲整个页面来刷新局部区域,SSM框架表单或者超链接的方式提交给Controller层都必须页面跳转,Ajax其实和表单提交之类的没区别,...

vue.js基础知识学习

前端三大主流框架:Vue.js Angular.js React.js vue.js是一套构建用户界面的框架,只关注视图层 框架和库的区别 框架:是一套完整的解决方案,对项目的侵入性较大,项目如果需要更换框架,则需要重新架...

篇带你从小白到入门的vue教程

篇带你从小白到入门的vue教程

HTML+CSS+JS(面试题)

1、你做的页面在哪些流览器测试过?这些浏览器的内核分别是什么? IE:trident内核 Firefox:gecko内核 Safari:webkit内核 Opera:以前是presto内核,Opera现已改用Google Chrome的Blink内核 Chrome:Blink(基于...

JavaScript:EC5标准基础

文章目录JavaScript:ECMAScript前言HTML中嵌入JS的三种方法事件句柄脚本块引入外部独立文件注释标识符变量函数定义函数的第种方式定义函数的第二种方式数据类型原始类型UndefinedNumberStringNullBooleanSymbol...

前端面试+学习笔记(HTML+CSS+JavaScript+ES6+Vue+NodeJs)

是什么:每个元素被表示为一个矩形的盒子,有四个部分组成:内容(content)、内边距(padding)、边框(border)、外边距(margin)。它在页面中所占的实际大小(宽高)是content+padding+border+margin之和。 盒...

SQLServer数据库实战视频课程

1.数据库的系统需求分析原理及方法详解,数据库的范式讲解; 2.数据库子查询 3.数据库编程变量的定义,条件语句,循环语句等编程基础; 4.索引的作用,索引的分类,创建索引的原则,索

OpenGL ES2.0基础

初级学习OpenGL ES2.0的课程,从无到有,从进本的函数讲起,每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术,令人费解的文理,以及混合技术,各种优化技术:顶点缓冲区,索引缓冲区,帧缓冲区,介绍精灵的使用,并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线,以及OpenGLES2.0的特性,带领初学者入门。

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面 两个

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面,输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件,输出的结果以可视化的形式显示出来

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)。

软考中级网络工程师复习资料.rar

0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记,内容覆盖所有考点

自己动手从0到1写嵌入式操作系统

这不是rtos源码分析的课程,而是为初级的同学设计,从基础原理讲师,一步步不断迭代设计rtos的课程! 用不到【2000行代码,汇编代码仅18行】(不含注释)实现一个精巧的可以运行在ARM Cortex-M内核芯片上

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