window.parent.document.getElementById("category2").src=""用法

zzcat1 2005-12-05 06:19:22
有达人告诉我,如何在这个src里写含有数据库查询的地址吗?
该src是定义在qsiframe.asp中的一个JS函数里的一个参数,该JS函数的作用是当鼠标移到id为category1框架里的数据的时候,在id为category2的框架里显示出qsiframe_qno.asp的内容.category1和category2两个子框架位于同一个父页面.qsiframe_qno.asp里定义有数据库查询.如果我直接在src里写"qsiframe_qno.asp",当鼠标移动到category1框架的数据的时候,category2子框架显示为空白,我应该要如何写这个地址才能把qsiframe_qno.asp页面在category2框架里显示出来呢?
qsiframe_qno的数据库显示没问题.
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wangganbu 2005-12-08
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继续顶到前面去...
zzcat1 2005-12-08
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可能问题没描述好,让大家不知道怎么处理,我再写一遍:

父页面products.asp中有两个iframe子框架id分别为:category1和category2.

在两个子框架中要显示的页面分别是:qsiframe.asp和qsiframe_qno.asp

qsiframe.asp的功能是:显示产品大类
qsiframe_qno.asp的功能是:显示产品大类下的产品

我现在要实现通过Javascript函数将这两个iframe关联起来,当鼠标移动到category1子框架里产品大类条目的时候,category2里显示相应的产品.

因此我在qsiframe.asp里定义了一个JS函数cbar,该函数中有个参数是地址.当我将地址参数写为window.parent.document.getElementById("category2").src="qsiframe_qno.asp?pid=14&pmid=12"时可以在category2中显示出满足pid为14和pmid为12的产品来.但我应当如何写地址才能让onmouseover事件调用cbar函数的时候让鼠标在category1上不同数据移动的时候在category2中显示出相应的产品来?

我写window.parent.document.getElementById("category2").src="qsiframe_qno.asp?pid=<% &rs("pid")%>&pmid=<% &rs("pmid")%>"系统提示出错.应该如何写?

求高手指点一二!感激不尽!

有人建议我用XML,但XML我一点都不熟,估计是弄不出来的.

有人回复如下:

1.在客户的数据
window.parent.document.getElementById("category2").src="qsiframe_qno.asp?pid=14&pmid=12

2.服务端的数据
window.parent.document.getElementById("category2").src="qsiframe_qno.asp?pid=<% &rs("pid")%>&pmid=<% &rs("pmid")%

在客户端不能采用上述2的方法,可以采用如tagID.value,或this.value的方法

他说的东西是不是能做到?该如何做?
zzcat1 2005-12-07
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兔子以及风之石,昨天没看帖,不过,今天试了你们的方法,还是都不行啊!
好郁闷,继续顶~~`
zzcat1 2005-12-07
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有人可一解决吗?
是不是很困难啊...
dh20156 2005-12-05
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TRY:
parent.category2.location = "???.htm";
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你要通过form么??form的target指向另外一个frame页就好了
wangganbu 2005-12-05
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顶一下,大家帮我!
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[弯腰(bending), 躺卧(down), 站立(up)] · 训练集:3240 张 · 验证集:0 张 · 测试集:210 张 · 总计:3450 张 该数据集聚焦于室内居住环境下的人员行为状态识别,通过多角度、多时段的图像采集,全面覆盖了日常生活中常见的身体姿态变化。数据集中包含多种典型动作场景,如站立、弯腰和躺卧等,能够有效支持对个体活动状态的精准判断,适用于智能安防、健康监护及居家行为分析等高价值应用领域。... 【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 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9740** mAP50-95 | 0.8780 Precision | 0.9537 Recall | 0.9434 train/box_loss | 0.3695 train/cls_loss | 0.1506 val/box_loss | 0.4416 val/cls_loss | 0.2860 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9740,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.8780,和 mAP50 差距仅 0.10,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9537、Recall 0.9434,精召双高,模型对弯腰、躺卧、站立的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

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