超级简单!(我可真笨!)怎样控制一个iframe里的页面刷新?

jmf2000 2004-08-27 08:08:29
<html>
<body>
<iframe src="a.html" frameborder=1 id="sky" width=90% height=90%>
</body>
</html>
现在怎么写一个函数使iframe的内容刷新?
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wanghr100 2004-08-27
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<html>
<input type="button" onclick="top.frames['sky'].location.href=top.frames['sky'].location.href"
value="Reload">
<body>
<iframe src="in.htm" frameborder=1 id="sky" width=90% height=90%>
</body>
</html>
danis_cn 2004-08-27
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同意楼上

<html>
<body>
<iframe src="2.htm" frameborder=1 id="sky" width=90% height=90%></iframe>
<a href="#" onclick="sky.location.reload()">刷新</a>
</body>
</html>
gzwuyh 2004-08-27
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<html>
<body>
<iframe src="a.html" frameborder=1 id="sky" width=90% height=90%>
<a href="#" onclick="sky.location.reload()">点击刷新iframe中的内容</a>
</body>
</html>

<html>
<body>
<script language=javascript>
function re()
{
sky.location.reload();
}
</script>
<iframe src="a.html" frameborder=1 id="sky" width=90% height=90%>
<a href="#" onclick="re()">点击刷新iframe中的内容</a>
</body>
</html>
zltostem 2004-08-27
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window.frames[0].location.reload();
mjpclab 2004-08-27
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window.frames[0].location.reload();
内容概要:本文系统研究了基于CNN-BiLSTM-Attention混合深度学习模型的电力负荷预测方法,并提供了完整的Python代码实现。该模型通过卷积神经网络(CNN)有效提取负荷数据中的局部特征与空间模式,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)充分捕捉时间序列前后向的长期依赖关系,并结合注意力机制(Attention)动态聚焦于关键时间步的重要特征,从而显著提升预测的准确性与模型鲁棒性。文中详细阐述了数据预处理、模型架构设计、训练优化流程及实验验证过程,证明了该混合模型在处理非线性、非平稳电力负荷数据方面相较于传统模型具有明显优势。; 适合人群:具备Python编程能力和深度学习基础知识,从事电力系统、能源管理、智能电网或时间序列预测相关工作的科研人员与工程技术人员,特别适合高校研究生及企业研发岗位人员。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、能源管理系统中的短期与超短期电力负荷预测;②提升对复杂用电行为和突发负荷变化的建模能力,优化电力资源配置与运行效率;③为需求响应、电力市场竞价及智能电网规划等提供高精度的数据支持。; 阅读建议:读者应结合所提供的Python代码进行动手实践,深入理解各模块的设计原理与实现细节,建议使用真实的电力负荷数据集进行模型复现、参数调优与性能对比,以全面掌握该混合模型在实际工程场景中的应用技巧与优化策略。

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