奇怪的传值问题C#

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seulty
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我的页面里面有TextBox与上传文件的控件等
如<asp:textbox id="tb_name" runat="server" DESIGNTIMEDRAGDROP="996"></asp:textbox>

<INPUT id="acf_ipath" style="FONT-SIZE: 9pt; WIDTH: 240px; HEIGHT: 21px" type="file" maxLength="50"size="20" name="ttt" runat="server">

希望用户在修改相应的内容后，点击按钮对TextBox以及上传文档名等的值加入数据库以保存修改。现在出现的问题是：仅有上传文件的控件acf_ipath中的值可以得到，其他的值无法得到（通过如tb_name.text的方法，得到的是页面加载时的值，而非修改后，点击按钮准备保存时的值）。

请问大虾如何解决这一奇怪的问题？？
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seulty
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谢谢回复 这个还是有的，无论去掉加上 结果都一样
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seulty
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我将页面中的值保存到数据库，
发现只有上传文件那个控件acf_ipath的值可以顺利传输保存，其他控件的修改都无法保存。
还是老样子
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seulty
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Imports OraDal
Imports System.Data.OleDb
Imports System.io
Imports bll
Imports Model
Imports System
Imports System.Web
Imports System.Web.UI.WebControls
Public Class front_pro_edit
    Inherits System.Web.UI.Page


#Region " Web 窗体设计器生成的代码 "

    '该调用是 Web 窗体设计器所必需的。
    <System.Diagnostics.DebuggerStepThrough()> Private Sub InitializeComponent()

    End Sub
    Protected WithEvents im_struct As System.Web.UI.WebControls.Image
    Protected WithEvents ddl_class As System.Web.UI.WebControls.DropDownList
    Protected WithEvents tb_name As System.Web.UI.WebControls.TextBox
    Protected WithEvents tb_chem_name As System.Web.UI.WebControls.TextBox
    Protected WithEvents tb_cas As System.Web.UI.WebControls.TextBox
    Protected WithEvents tb_chem_formula As System.Web.UI.WebControls.TextBox
    Protected WithEvents FCK_intro As FredCK.FCKeditorV2.FCKeditor
    Protected WithEvents FCK_main_use As FredCK.FCKeditorV2.FCKeditor
    'Protected model_detail As New Model.gemsen_pro
    Protected WithEvents btn_submit As System.Web.UI.WebControls.Button
    Protected WithEvents cb_new As System.Web.UI.WebControls.CheckBox
    Protected WithEvents cb_hot As System.Web.UI.WebControls.CheckBox
    Protected WithEvents lb_class As System.Web.UI.WebControls.Label
    Protected WithEvents lb_main_use As System.Web.UI.WebControls.Label
    Protected WithEvents lb_name As System.Web.UI.WebControls.Label
    Protected WithEvents lb_chem_name As System.Web.UI.WebControls.Label
    Protected WithEvents lb_cas As System.Web.UI.WebControls.Label
    Protected WithEvents lb_chem_formula As System.Web.UI.WebControls.Label
    Protected WithEvents lb_ipath As System.Web.UI.WebControls.Label
    Protected WithEvents lb_intro As System.Web.UI.WebControls.Label
    Protected WithEvents acf_ipath As System.Web.UI.HtmlControls.HtmlInputFile
    Protected WithEvents cb_change_image As System.Web.UI.WebControls.CheckBox
    Protected WithEvents RequiredFieldValidator1 As System.Web.UI.WebControls.RequiredFieldValidator
    Protected WithEvents HyperLink1 As System.Web.UI.WebControls.HyperLink

    '注意: 以下占位符声明是 Web 窗体设计器所必需的。
    '不要删除或移动它。

    Private designerPlaceholderDeclaration As System.Object
    Private model_detail As New Model.gemsen_pro

    Private Sub Page_Init(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles MyBase.Init
        'CODEGEN: 此方法调用是 Web 窗体设计器所必需的
        '不要使用代码编辑器修改它。
        InitializeComponent()
    End Sub

#End Region

    Private Sub Page_Load(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles MyBase.Load

        If Not Page.IsPostBack Then
            'Dim load_pro As New DaG_pro

            'Repeater1.DataSource = load_pro.Pro_Search("", "1")
            'Repeater1.DataBind()

            If Not Request.QueryString("id") Is Nothing Then
                value_get()
                'Else
                'lb_tag.Text = "Add"
            End If
        End If
        '在此处放置初始化页的用户代码
    End Sub



    Private Sub value_get()
        Dim load As New DaG_pro
        model_detail = load.Pro_detail(Request.QueryString("id").Trim())
        'lb_tag.Text = "Edit" 
        tb_name.Text = model_detail.name
        tb_chem_name.Text = model_detail.chem_name
        tb_cas.Text = model_detail.cas
        tb_chem_formula.Text = model_detail.chem_formula
        im_struct.ImageUrl = "..\gemsen_pro_db\" + model_detail.ipath
        FCK_intro.Value = model_detail.intro
        FCK_main_use.Value = model_detail.main_use
        cb_new.Checked = model_detail.isnew
        cb_hot.Checked = model_detail.ishot
        Dim ddl As New front_pro_list
        ddl.ddl_load(ddl_class)
        'ddl_class.Items.FindByText(str_class).Selected=true;
        ddl_class.Items.FindByValue(model_detail.g_class).Selected = True
    End Sub


    Private Sub value_set()
        'Dim load As New DaG_pro
        'load.Pro_detail(Request.QueryString("id").Trim()) =     model_detail

        model_detail.name = tb_name.Text
        model_detail.chem_name = tb_chem_name.Text
        model_detail.cas = tb_cas.Text
        model_detail.chem_formula = tb_chem_formula.Text
        'im_struct.ImageUrl = "..\gemsen_pro_db\" + model_detail.ipath
        model_detail.intro = FCK_intro.Value
        model_detail.main_use = FCK_main_use.Value
        model_detail.isnew = cb_new.Checked
        model_detail.ishot = cb_hot.Checked
        model_detail.g_class = ddl_class.SelectedValue
        If Not acf_ipath.PostedFile Is Nothing Then
            model_detail.ipath = Generate_filename()
        Else
            model_detail.ipath = ""
        End If
        'Dim ddl As New front_pro_list
        'ddl.ddl_load(ddl_class)

        'ddl_class.Items.FindByValue(model_detail.g_class).Selected = True

    End Sub

    Public Function Generate_filename() As String
        Return CStr(Now.Year & Now.Month & Now.Day & Now.Hour & Now.Minute & Now.Millisecond & model_detail.cas & Path.GetExtension(acf_ipath.PostedFile.FileName))
    End Function



    Private Sub btn_submit_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles btn_submit.Click

        If Not model_detail.name Is Nothing Then
            value_set()
            If Not acf_ipath.PostedFile Is Nothing Then
                model_detail.ipath = Generate_filename()
            Else
                model_detail.ipath = ""
            End If
            '设置数据到产品对象
            Dim up_sub As New DaG_pro
            Dim str_MESSAGE As String = ""


            If cb_change_image.Checked = True Then
                If acf_ipath.PostedFile.ContentLength > 0 Then
                    acf_ipath.PostedFile.SaveAs(Server.MapPath("..\gemsen_pro_db\") + model_detail.ipath)
                Else
                    'Response.Write("<script language ='javascript'>confirm('删除产品结构图?');</script>")
                    model_detail.ipath = "no.gif"
                End If
            Else
                model_detail.ipath = ""
            End If

            str_MESSAGE = up_sub.Pro_detail_update(model_detail) '上传的同时删除原来的图片,再更新数据库.


            value_get()



        End If
    End Sub
End Class

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Public Class gemsen_pro
    Private str_id As Integer
    Private str_name As String

    Private str_chem_name As String 'cname

    Private str_cas As String

    Private str_chem_formula As String 'ff
    Private str_ipath As String
    Private str_intro As String

    Private str_weight As String 'Main Use

    Private str_isnew As Boolean
    Private str_ishot As Boolean
    Private str_class As String

    'Public Property main_use() As String
    '    Get
    '        Return str_main_use
    '    End Get
    '    Set(ByVal Value As String)
    '        str_main_use = Value
    '    End Set
    'End Property

    Public Property chem_formula() As String
        Get
            Return str_chem_formula
        End Get
        Set(ByVal Value As String)
            str_chem_formula = Value
        End Set
    End Property

    Public Property chem_name() As String
        Get
            Return str_chem_name
        End Get
        Set(ByVal Value As String)
            str_chem_name = Value
        End Set
    End Property
    Public Sub New()

    End Sub
    Public Sub New(ByVal id As Integer)
        str_id = id
    End Sub
    Public ReadOnly Property ProId() As Integer
        Get
            Return str_id
        End Get
    End Property
    Public Property name() As String
        Get
            Return str_name
        End Get
        Set(ByVal Value As String)
            str_name = Value
        End Set
    End Property
    Public Property intro() As String
        Get
            Return str_intro
        End Get
        Set(ByVal Value As String)
            str_intro = Value
        End Set
    End Property

    Public Property ipath() As String
        Get
            Return str_ipath
        End Get
        Set(ByVal Value As String)
            str_ipath = Value
        End Set
    End Property

    Public Property main_use() As String
        Get
            Return str_weight
        End Get
        Set(ByVal Value As String)
            str_weight = Value
        End Set
    End Property

    Public Property cas() As String
        Get
            Return str_cas
        End Get
        Set(ByVal Value As String)
            str_cas = Value
        End Set
    End Property

    Public Property isnew() As Boolean
        Get
            Return str_isnew
        End Get
        Set(ByVal Value As Boolean)
            str_isnew = Value
        End Set
    End Property

    Public Property ishot() As Boolean
        Get
            Return str_ishot
        End Get
        Set(ByVal Value As Boolean)
            str_ishot = Value
        End Set
    End Property

    Public Property g_class() As String
        Get
            Return str_class
        End Get
        Set(ByVal Value As String)
            str_class = Value
        End Set
    End Property


End Class
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跟踪了一下，值还是对的  郁闷
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Public Function Pro_detail_update(ByVal pro_orgin As gemsen_pro) As String
        'Dim str_temp As String = ""
        Try
            Dim str_up_detail As String = ""
            If pro_orgin.ipath = "" Then
                str_up_detail = "update g_pro set name='" + pro_orgin.name + "' , chem_name='" + pro_orgin.chem_name + "',cas='" + pro_orgin.cas + "',chem_formula='" + pro_orgin.chem_formula + "' ,intro='" + pro_orgin.intro + "', main_use='" + pro_orgin.main_use + "', isnew=" + CStr(pro_orgin.isnew) + ", ishot=" + CStr(pro_orgin.ishot) + ", class='" + pro_orgin.g_class + "' where id=" + CStr(pro_orgin.ProId)
            Else
                str_up_detail = "update g_pro set name='" + pro_orgin.name + "' , chem_name='" + pro_orgin.chem_name + "',cas='" + pro_orgin.cas + "',chem_formula='" + pro_orgin.chem_formula + "' ,ipath='" + pro_orgin.ipath + "', intro='" + pro_orgin.intro + "', main_use='" + pro_orgin.main_use + "', isnew=" + CStr(pro_orgin.isnew) + ", ishot=" + CStr(pro_orgin.ishot) + ", class='" + pro_orgin.g_class + "' where id=" + CStr(pro_orgin.ProId)
            End If
            Dim conn As New OleDbConnection(OracleHelper.CONN_STRING)
            conn.Close()
            conn.Open()
            Dim cmd_up_detail As New OleDbCommand(str_up_detail, conn)
            cmd_up_detail.ExecuteNonQuery()
            conn.Close()
            Return "更新已经成功!"
        Catch ex As Exception
            Return ex.Message
            Debug.Write(ex.Message)
        End Try

    End Function
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str_up_detail
里面model_detail（pro_orgin）的值也是变得
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数据库权限也给了 也不报错  郁闷啊
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麻烦了你这么久，还是非常感谢的，我再自个儿看看，给分!
所有的都给了仁兄！
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seulty

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应该是用的最多的了，没有什么要说的，不过要注意传递中文出现乱码的问题。 下面是引用解决乱码的文章 1.设置web.config文件。（我不喜欢设置成这样） <system.web> ...... <globalization requestE.....

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

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