大家有没有做过这类的问题!希望说一下..多谢!

抬头望天边一只雁 2003-08-24 01:23:07
就好象在搜狐信箱发邮件时,当上传附件时,当按确定时,另一个页面A的一个文件框就会自动填上所上传的文件名(而这个页面A是不用刷新的)..各位兄弟知不知道是怎样实现的啊!望告之,不胜感激!
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抬头望天边一只雁 2003-08-29
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唉...没人理了..晕..
抬头望天边一只雁 2003-08-24
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TO ceocio(MS Community Star):可不可以具体说下怎样实现啊..我是新手,不明白你的意思..呵呵...
抬头望天边一只雁 2003-08-24
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TOVcar(阿猫):我意思是在B页面上按一个按钮,A页面的一个文本框就会自动填上文件名(而A页面是不用刷新的),不知道B页面是怎么可以传一个参数过来到A页面呢?
楚人无衣 2003-08-24
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用Vcar(阿猫)的方法
ceocio 2003-08-24
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可以嵌入一个iframe
vcar 2003-08-24
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原理如下：
在上传附件的页面中使用：
<Input type=button value=上传 onclick="window.opener.document.form1.nei.value=*.*">
整合FileDisk和Filemon的MFC开源码
整合FileDisk和Filemon的MFC开源码，希望对新手有帮助！ 说明：对大侠们可能没什么价值，仅以此献给像我一样的菜鸟！ 软件环境和框架： 1.软件环境：VS.net2003 + XP IFS + DS3.2 2.框架：采用MFC框架； 功能： 1.自动加载FileDisk和Filemon的驱动程序部分； 2.用FileDisk生成一个虚拟硬盘，并自动分配盘符； 3.对新生成的虚拟盘符挂接Filemon的过滤驱动； 4.退出时自动卸载FileDisk和Filemon驱动； 不完善的地方（有兴趣的朋友可以完善下，并希望完善后请在我这里跟帖上传源码，就算是对我开源的支持，谢谢！）： 1.FileDisk生成的虚拟硬盘需要先手动在资源管理器里进行格式化；可以在程序里调用SHFormat之类的启动格式化窗口进行改善，也可以使用第三方提供的格式化函数进行格式化； 2.Filemon目前是应用程序使用按照时间来进行查询的过滤方式，希望能改成驱动程序主动通知应用程序。 －－－－－－－ 整理后面的回贴后追加的内容 －－－－－－－－－－－－－－－－ 1.在BOOL CMainFrame::Init(void)函数里有段网络通讯的代码，里面访问了我自己建的局域网服务器，大家那里应该是没有的，所以会报错，不好意思！注释或删掉以下内容就好了！ CWebWrapper clsWebWrapper; CHttpDataPackage_Receive HttpData_Receive; //Call server function if (clsWebWrapper.PostCommand( _T(""), _T("abcd我你他"), &HttpData_Receive, _T("WebGrab"), this, FALSE, FALSE)) //if (clsWebWrapper.GetCommand( _T(""), _T("abcd我你他"), &HttpData_Receive, // _T("WebGrab"), this, FALSE, FALSE)) { AfxMessageBox(HttpData_Receive.GetContent_DataAll()); } else { AfxMessageBox("网络通讯失败"); return FALSE; } 2.大家如果想看文件过滤出来的信息，可以在BOOL CMainFrame::Init(void)函数里去掉对这句话//m_nTimer = SetTimer( 1, 500/*ms*/, NULL );的注释，那就相当于启动了定时器，然后会有信息显示在子窗口里，，当然我并没有去实现子窗口的滚动，所以子窗口里的内容满了后，就看不到最新的信息了，，哈哈，，我实在是没时间啊，，公司里的项目这2天在出演示版呢，，，忙啊。。。。大家自己加加代码哈，，，这也是个不完善的地方，希望完善了的朋友，，上传下代码啊，，，多谢！ 3.另外，请下载使用了的朋友，有空的话来帮忙说下使用上有没有问题啊，如果有问题，我好及时做修改啊，谢谢了！如果可以用的话，有空就帮忙回个贴，说可以用，这样别的朋友就知道这个代码是可以用的，免得大家还以为下了个不能用的东东，那不是郁闷死了！先谢谢了！ －－－－－－－－－－－－－ 最新补充说明 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 1.FileDisk和Filemon我用的都是比较老的版本了，FileDisk是2004年的，Filemon是4.34 ；FileDisk的作者在其网站上已经出了新版本了，是2006年的，我下载了，还没时间看过，所以大家有空也可以整合2006的驱动来替换我的老版本，毕竟老版本是可能有些不完善的地方的；而Filemon则没有再继续开放源码，，所以如果有朋友有幸获得了新版本的源码，能不能上传个，，多谢了！ 2.Filemon.exe会自动在其目录下创建File.img文件做为虚拟磁盘使用的文件，大家只要手动格式化一次创建出来的虚拟磁盘，以后就不用再格式化，可以不断使用了，所以以后大家要是做成产品的话，可以直接把已经格式化好的对应的File.img文件一起打包到安装包里，呵呵！ 3.我放弃了FileDisk中对CDROM部分的支持，以及Filemon中对Win9x的VxD驱动的支持，如果有朋友需要的话，可以自行添加！
人工智能翻译.docx
希望对大家有所帮助，多谢您的浏览！ 10.4并发神经模糊系统 模糊系统和神经网络可以为电厂没有相互合作并行工作在自己。例如,一些日本空调使用FS阻止压缩机从冰冷的冬天,使用神经网络估计指数参数的安慰, 被称为预测意味着投票(PMV)。结构可以被定义为一个函数的空间温度,平均辐射温度、相对气流速度、湿度、热阻用户的衣服,代谢率。有些结构各参数不能使用传感器测量,例如,热电阻的服装和代谢率。神经网络可以用来估计PMV指标从一组测量变量等房间温度、时间微分的房间温度、室外空气温度、空气流量、　　设置温度和气流方向(齐藤et al .,1990)。传感器数据和PVM作为输入和输出 PVM = {房间温度、平均辐射温度、相对气流速度、潮湿　　密度,热阻用户的服装、代谢率} 传感器数据= {房间温度、时间微分的房间温度、室外空气温度、空气流量、设定温度、气流方向} 神经网络进行非线性映射到结构各传感器测量值的索引。松下电气公司所使用的技术已经在他们的空 产品如图10.13所示。 10.5混合神经模糊系统 在任何模糊系统,推论使用规则库和使用不同的方法去模糊化如重心是最耗时的部分。混合方法的想法是解释一个模糊系统的神经网络。这里采用的策略神经模糊系统,首先,取代用神经网络的规则库推理处理简化其次,发现模糊系统的参数学习方法从神经网络的方法。一种常见方法应用学习算法模糊系统是代表在特殊neural-network-like架构,如反向传播学习算法可以用来训练系统。在第一种神经模糊系统,可以有三种类型的模糊神经网络只替换规则库,输入和输出 没有学习算法用于优化MFs或系统的参数。这些都是模糊的三种基本类型　　系统。应用启发式或试错方法优化和调整参数: *与Mamdani-type模糊神经网络的模糊推理系统, 　 *与Takagi-Sugeno-Kang-type模糊神经网络的模糊推理系统, 　　 *与Tsukamoto-type模糊神经网络的模糊推理系统。 在第二种神经模糊系统中,如反向传播或学习算法混合训练应用于系统的优化或调整参数。有不同的类神经模糊系统在1990年代的文献报道。其中的一些详细讨论在下面: *模糊自适应学习控制网络(FALCON), 　 *近似reasoning-based智能控制(ARIC), *广义近似reasoning-based智能控制(GARIC), 　 人工智能翻译全文共11页，当前为第1页。*模糊基函数网络(FBFN), 　 人工智能翻译全文共11页，当前为第1页。 *模糊净(有趣的), *自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS), 　 * infuzzy模糊推理和神经网络推理软件(最好), 　 *神经模糊控制器(NEFCON), 　 * MANFIS CANFIS, 　 * Self-constructing神经模糊推理网络(SONFIN), 　 *模糊神经网络(NFN)。 10.5.1模糊神经网络的模糊推理系统与Mamdani-Type 在本节中讨论的模糊神经网络是一种Mamdani-type模糊系统规则库是一个神经网络所取代。的详细描述Mamdani-type模糊在第三章提供推理系统。为简单起见,一个简单的two-input single-output 系统如图10.14所示。图10.14所示的模糊神经网络组成五层,描述如下。 1层：本层的节点表示的模糊隶属度，{ }在X1和AJ，有两个输入。这些节点计算输入的会员等级的X2模糊化操作： 第2层:这一层的每个节点代表一个模糊系统的规则。每个节点的发射强度决定了规则,定义为 这个函数。表示推测操作使用该产品的规则或最小规则。例如,方程(10.4)定义了使用的发射强度产品规则: 人工智能翻译全文共11页，当前为第2页。 人工智能翻译全文共11页，当前为第2页。 归一化权重可以提供相对个人的发射强度的规则。归一化计算方程(10.5)。归一化权重不习惯在上面体系结构。 第三层:这一层中的每个节点表示模糊MF输出。MFs pre-defuzzified和去模糊化操作的输出是表示 去模糊化操作应用于MFsC是每个规则的顺向MFs值。不同类型的去模糊化操作,在第二章所讨论的,可以在这里申请 第四层:这一层中的单一节点产生最终的输出通过聚合解雇规则值,定义为 去模糊化操作应用于MFsC是每个规则的顺向值。不同类型的去模糊化操作,在第二章所讨论的,可以在这里申请 人工智能翻译全文共11页，当前为第3页。第四层:这一层中的单一节点产生最终的输出通过聚合解雇规则值,定义为 人工智能翻译全文共11页，当前为第3页。 10.5.2 Takagi-Sugeno-type模糊模糊神经网络推理系统 在本节讨论的模糊神经网络是一个关野型系统（又称asTakagi - 关野康型模糊系统）。
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