win.reload();

时间: 2024-03-09 22:45:52 浏览: 13
在 Electron 中,使用 `win.reload()` 可以重新加载当前窗口的页面。这个方法会重新加载所有的资源,包括 HTML、CSS、JavaScript 和图片等。 例如,以下代码将注册一个按钮的点击事件,当用户点击按钮时,当前窗口将会重新加载: ```javascript const reloadBtn = document.getElementById('reload-btn'); reloadBtn.addEventListener('click', () => { win.reload(); }); ``` 调用 `win.reload()` 方法会重新加载当前窗口的页面,这将导致当前窗口的所有资源都被重新加载。如果您想要重新加载某个特定的资源,可以使用 `webContents` 对象的方法来实现,例如 `webContents.reloadIgnoringCache()` 方法可以重新加载当前页面但忽略缓存。
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win10安装ngixn

以下是在Windows 10上安装Nginx的步骤: 1. 首先,从Nginx的官方网站下载Windows版本的Nginx。 2. 解压缩下载的文件到你想要安装Nginx的目录中。 3. 打开命令提示符,进入Nginx的安装目录。 4. 启动Nginx,输入命令:start nginx 5. 确认Nginx已经启动成功,可以通过浏览器访问 http://localhost:80/ 来检查。 6. 如果需要停止Nginx,输入命令:nginx -s stop 7. 如果需要重新加载Nginx配置文件,输入命令:nginx -s reload 8. 如果需要卸载Nginx,删除Nginx的安装目录即可。 注意:在安装Nginx之前,请确保你已经安装了Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2017或更高版本。

win系统刷新NGINX配置

要刷新NGINX配置,可以通过以下步骤在Windows系统中执行: 1. 打开命令提示符或者PowerShell。 2. 进入NGINX安装目录,一般在C:\nginx。 3. 执行命令:nginx -t,用于检查配置文件的语法是否正确。 4. 如果语法正确,则执行命令:nginx -s reload,用于重新加载NGINX配置。 5. 如果NGINX重新加载配置成功,则会提示成功信息。 注意:如果NGINX配置文件中有语法错误,则执行nginx -t命令时会提示错误信息,需要根据错误信息修改配置文件。

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param = {'num_leaves': 31, 'min_data_in_leaf': 20, 'objective': 'binary', 'learning_rate': 0.06, "boosting": "gbdt", "metric": 'None', "verbosity": -1} trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label) val_data = lgb.Dataset(val, val_label) num_round = 666 # clf = lgb.train(param, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data], verbose_eval=100, # early_stopping_rounds=300, feval=win_score_eval) clf = lgb.train(param, trn_data, num_round) # oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration) test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)thresh_hold = 0.5 oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final)) print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final)) tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1))) pp = np.sum(oof_test_final == 1) print('accuracy1:%.3f'% (tp/(pp)))test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == True).reshape(-1) # test_postive_idx = list(range(len(oof_test_final))) test_all_idx = np.argwhere(np.array(test_data_idx)).reshape(-1) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date_id'] + 1tmp_col = ['ts_code', 'trade_date', 'trade_date_id', 'open', 'high', 'low', 'close', 'ma5', 'ma13', 'ma21', 'label_final', 'name'] stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]] tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index() tmp_df['label_prob'] = test_lgb[test_postive_idx] tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high'] buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index() buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)buy_df['buy_flag'] = 1 stock_info_copy['sell_flag'] = 0tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_min+1) close1 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0] test_date_max = 20220829 tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_max) close2 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0]tmp_idx = (stock_info_copy['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info_copy['trade_date'] <= test_date_max) tmp_df = stock_info_copy[tmp_idx].reset_index(drop=True)from imp import reload import Account reload(Account) money_init = 200000 account = Account.Account(money_init, max_hold_period=20, stop_loss_rate=-0.07, stop_profit_rate=0.12) account.BackTest(buy_df, tmp_df, index_df, buy_price='open')tmp_df2 = buy_df[['ts_code', 'trade_date', 'label_prob', 'label_final']] tmp_df2 = tmp_df2.rename(columns={'trade_date':'buy_date'}) tmp_df = account.info tmp_df['buy_date'] = tmp_df['buy_date'].apply(lambda x: int(x)) tmp_df = tmp_df.merge(tmp_df2, on=['ts_code', 'buy_date'], how='left')最终的tmp_df是什么?tmp_df[tmp_df['label_final']==1]又选取了什么股票?

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