页面刷新的问题!

xiaogueizi 2005-07-14 04:23:48
从a.aspx 中弹出了b.aspx ,通过b.aspx弹出的c.aspx
在弹出c.aspx时要吧a.aspx刷一次,请问有没有方法可以实现啊?
查了很多资料只有刷父页面的~~~
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xiaogueizi 2005-07-19
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to: LeeCamus(李斌)
b.aspx 已经window.close()了~~~

算了,还是在a.aspx中想办法去,谢谢各位了~~~
Camus_Li 2005-07-15
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实现了,记得给分啊
Camus_Li 2005-07-15
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A是用open(b.aspx)的方式调出B的
Camus_Li 2005-07-15
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B中:

window.opener.location.reload();
Study_Now 2005-07-15
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弹出B时把A关闭,弹出C时再把A打开就中了
xiaogueizi 2005-07-15
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Response.Write("<script>window.opener.location.href=window.opener.location.href='http://localhost:6000/oaweb/website/index.aspx';</script>");
这样写,如果是父页面和子页面之间,是可以的,但是中间要是隔了个b.aspx就不行了,各位~不信你们试试,我这样说吧,两个不相关的页面可以相互刷新吗?
xiaogueizi 2005-07-15
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to:zeusvenus(清柳)
首先谢谢你,但是在b.aspx把c.aspx 弹出的时候就已经把自己也就是b.aspx window.close()了~~~
zeusvenus 2005-07-14
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从a.aspx 中弹出了b.aspx ,通过b.aspx弹出的c.aspx ,在弹出c.aspx时要吧a.aspx刷一次
=--------------------------------------=
可以把在a上弹出ShowModelDialog窗体,其中包含的是个框架,临时容纳b,调用c时c显示在b里,这样事实上需要c刷新a的窗体就相当于b刷新a的窗体,直接用returnvalue就可以了,不知道楼主的需求是不是这样的。

我做过个类似的东西,在http:\\www.cnblogs.com\zeus,是个ASP.NET弹出式日期选择组件,有详细介绍和源代码下载,楼主可以看看源代码里是否有你需要的东西。(P.S.:不是广告:))
renyu732 2005-07-14
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应该可以的.
Toti 2005-07-14
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up
smoothwood 2005-07-14
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("<script>window.opener.location.href=window.opener.location.href='http://localhost:6000/oaweb/website/index.aspx';</script>");
==========================
你这样写不对
smoothwood 2005-07-14
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是两个opener.opener
jimu8130 2005-07-14
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学习学习,楼主弹出量大阿
xiaogueizi 2005-07-14
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而且在 b.aspx就把window.opener=null;了~~~~
xiaogueizi 2005-07-14
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Response.Write("<script>window.opener.location.href=window.opener.location.href='http://localhost:6000/oaweb/website/index.aspx';</script>");

是这样写的好象没反映
smoothwood 2005-07-14
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window.opener.opener.location.href='a.aspx'
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[护栏(bollard)] · 训练集:2239 张 · 验证集:640 张 · 测试集:320 张 · 总计:3199 张 城市街道护栏目标检测数据集... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 94 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7341** mAP50-95 | 0.3921 Precision | 0.7873 Recall | 0.6713 train/box_loss | 1.5260 train/cls_loss | 0.8206 val/box_loss | 1.7977 val/cls_loss | 1.1156 【训练过程分析】 94 轮训练后 mAP50 为 0.7341,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.3921,和 mAP50 差距 0.34,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.7873、Recall 0.6713,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检出,但存在部分漏检或框边缘贴合度不足的情况。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检、漏检样本做针对性增强。 2. 提升输入分辨率:640 对定位精度支撑不足,尝试 800 或 1024 改善 mAP50-95。 3. 调优 NMS 和置信度阈值:当前精召偏低,适当调整过滤阈值平衡输出质量。 【预测效果展示】

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