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请问,最近看到有些站点是这样传递参数的article.html?id=116 ,这是怎么实现的啊?
CNetol
2004-09-16 02:53:04
如题!
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请问,最近看到有些站点是这样传递参数的article.html?id=116 ,这是怎么实现的啊?
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NewTypeQ
2004-09-16
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可以映射url-pattern
比如把struts的.do换成.html
著名的appfuse也是映射成.html的
shihuash11
2004-09-16
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可以用javascript接收参数,
好处自然是能动态的处理页面
给个例子给你们参考!
http://www.pcimg.com/code/javascript/article/other/155.htm
CNetol
2004-09-16
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To: haroyy(天平)
恩,我就是这个不明白~谢谢讲解!^-^
达人能告诉我这样做的好处吗?谢谢!
pensun37
2004-09-16
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学习中……
CNetol
2004-09-16
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还是我没说明白,呵呵!
我问的不是如何传递参数的问题,我的意思是把参数传递过去后,他接收的文件是.htm的!
可是.htm的文件里边怎么接收传过来的参数啊?比如我们用.jsp文件接收吧,我们可以用getParameter,asp中我们可以用request("") ,但他是html文件啊,我这里不明白!
谢谢回复!^-^
haroyy
2004-09-16
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楼上两位误解啦,楼主的意思是html静态页面,不能用request.getParameter,怎么实现获取参数,是吧?
我看过一个网站就是这种形式的,他的实现也很简单,获取本页面的地址如:
aaa.html?f1=ff&f2=f2
然后在body中的onload用js对字符串分析,获取两个参数值,基本思想就是这样
pensun37
2004-09-16
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什么是WEB页……
pensun37
2004-09-16
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WEB页面传值有很多种,常见的几种如下:
1、重写URL;(上面的这种就是)
2、Hidden变量传值;
3、Session传值;
4、Cache………………
CNetol
2004-09-16
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呵呵,我的意思是把参数传递过去之后他用的是html文件啊,咱们一般不都用asp?id=123
jsp?id=123吗?用html文件怎么用getParameter接收呢?
pensun37
2004-09-16
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直接在URL地址后面加上你要传的参数据即可:
如:"filename.html?参数名="+参数值
在接收页面,filename.html 中,可以用 request.getParameter("参数名")把它取出来!
ruofei110
2004-09-16
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window.location.href="article.html?id=116"
ruofei110
2004-09-16
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我靠,这么简单的问题,window.location.href=article.html?id=116
面试问题总结
本文系统梳理Java后端开发高频面试考点,涵盖面向对象基础(abstract/interface、final、重写重载、封装、this/super)、集合框架(ArrayList/HashMap/ConcurrentHashMap底层与线程安全)、JVM与并发(线程生命周期、线程池参数、synchronized/Lock/volatile、ThreadLocal、GC算法)、数据库(JDBC流程、MyBatis动态SQL/延迟加载/多参数处理、索引优化、事务AC
ID
与隔离级别)、Spring生态(IOC/AOP、事务传播、Spring Boot自动装配、MyBatis-Plus vs JPA)、中间件(Redis哨兵/持久化/分布式锁/缓存穿透、RabbitMQ vhost/消息可靠性)及网络(TCP三次握手/四次挥手/BIO/NIO/AIO)等关键技术点。
51c大模型~合集111
博客深入探讨了当前大模型在推理能力与学术写作辅助两大核心方向的前沿进展。重点分析了DeepSeek-R1系列模型通过纯强化学习(RL)与监督微调(SFT)结合
实现
思维链涌现的机制,对比OpenAI o3/o1的思维链展示策略与工程权衡;同时系统介绍了XtraGPT这一面向论文修订的可控协作框架,强调其基于全文上下文、20条学术标准引导和人类主导的revision-only范式,区别于端到端生成;此外还涵盖FireRedASR在中文ASR领域的SOTA突破。内容聚焦技术原理、训练范式创新与实际应用边界。
基于Wasserstein生成对抗网络(W-GAN)的光伏场景生成程序研究(Python代码
实现
)
内容概要:本文围绕基于Wasserstein生成对抗网络(W-GAN)的光伏场景生成程序展开研究,提出了一种利用W-GAN生成高精度、高波动性光伏出力场景的方法,以应对新能源发电中的不确定性挑战。研究通过构建生成器与判别器之间的对抗训练机制,有效捕捉光伏出力的时间序列特征与统计分布规律,生成符合实际运行条件的多样化场景数据,弥补实测数据稀缺问题。相较于传统GAN,W-GAN引入Wasserstein距离作为损失函数,显著提升了模型训练的稳定性与梯度传播的连续性,增强了生成样本的质量与多样性。文中还提供了完整的Python代码
实现
,便于读者复现与拓展。; 适合人群:具备一定Python编程能力、深度学习基础的研究生、科研人员,以及从事新能源电力系统规划、优化调度、不确定性建模等相关领域的工程师和技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统中可再生能源出力的不确定性建模与风险评估;②支撑微电网、综合能源系统等场景下的随机优化、鲁棒优化与分布鲁棒优化研究;③为风光互补系统、储能配置、需求响应等应用提供高质量、多样化的输入场景;④帮助研究人员掌握深度学习在能源时序数据生成中的前沿应用,推动模型迁移至风电、负荷等其他场景生成任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行动手实践,深入理解W-GAN的网络架构设计、损失函数构造、训练技巧及超参数调优策略,重点关注Wasserstein距离在缓解模式崩溃与梯度消失问题中的作用,并尝试将该框架拓展至多变量、多
站点
或多能源联合场景生成,提升模型的泛化能力与工程实用价值。
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