ASP.NET Web Forms User Controls（三）

tingningpower 2002-09-11 05:33:51

<%@ Control ClassName="Pagelet7CS" %>
<%@ Import Namespace="System.Data" %>
<%@ Import Namespace="System.Data.SqlClient" %>

<script language="C#" runat="server">

private String _category = "";

public String Category {

get {
return _category;
}
set {
_category = value;
SqlConnection myConnection = new SqlConnection("server=(local)\\NetSDK;database=pubs;Trusted_Connection=yes");
SqlDataAdapter myCommand = new SqlDataAdapter("select * from Titles where type='" + _category + "'", myConnection);

DataSet ds = new DataSet();
myCommand.Fill(ds, "Titles");

MyDataList.DataSource = ds.Tables["Titles"].DefaultView;
MyDataList.DataBind();
}
}

</script>

<span style="font: 12pt 宋体">类别：<%=Category%></span>

<ASP:DataList id="MyDataList" BorderWidth="0" RepeatColumns="2" runat="server">

<ItemTemplate>

<table cellpadding=10 style="font: 10.5pt 宋体">
<tr>
<td valign="top">
<img align="top" src='<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "title_id", "/quickstart/aspplus/images/title-{0}.gif") %>' >
</td>
<td valign="top">
<b>书名：</b><%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "title") %><br>
<b>类别：</b><%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "type") %><br>
<b>出版商 ID：</b><%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "pub_id") %><br>
<b>价格：</b><%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "price", "$ {0}") %>
</td>
</tr>
</table>

</ItemTemplate>

</ASP:DataList>

应用：

<%@ Register TagPrefix="Acme" TagName="BookList" Src="pagelet7.ascx" %>

<html>

<script language="C#" runat="server">

void Page_Load(Object sender, EventArgs E) {

Page.Controls.Add(new HtmlGenericControl("hr"));

Control c1 = LoadControl("pagelet7.ascx");
((Pagelet7CS)c1).Category = "business";
Page.Controls.Add(c1);

Page.Controls.Add(new HtmlGenericControl("hr"));

Control c2 = LoadControl("pagelet7.ascx");
((Pagelet7CS)c2).Category = "trad_cook";
Page.Controls.Add(c2);

Page.Controls.Add(new HtmlGenericControl("hr"));

Control c3 = LoadControl("pagelet7.ascx");
((Pagelet7CS)c3).Category = "mod_cook";
Page.Controls.Add(c3);
}

</script>

<body style="font: 10.5pt 宋体">

<h3>以编程方式创建用户控件</h3>

</body>
</html>

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CloneCenter 2002-12-21

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QuickStart 中有。

caosheng 2002-12-21

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你想问什么？

tingningpower 2002-12-21

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tgsergsedg

fdm下载器12345

配套我的教程：《DeerFlow 系列教程第十八篇 | 实战案例三——用 DeerFlow 构建自定义 AI 工作流》

内容概要：本文系统介绍了利用相量测量单元（PMU）进行电力系统状态估计的技术原理与实现方法，并基于IEEE-14和IEEE-30标准节点系统完成了Matlab代码仿真。通过引入PMU提供的高精度同步相量数据，显著提升了状态估计的准确性与实时性，适用于现代智能电网的实时监控与动态分析。文中详细阐述了状态估计算法的核心流程，包括测量模型构建、雅可比矩阵计算及加权最小二乘法（WLS）求解过程，展示了在典型电力网络结构下的仿真效果与应用潜力。; 适合人群：具备电力系统分析基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员以及从事电力系统自动化、智能电网监控等相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：① 深入理解基于PMU的电力系统状态估计基本理论与关键技术；② 在Matlab平台上复现并调试IEEE标准系统的状态估计程序，用于教学演示、科研验证或工程项目前期技术论证；③ 为后续研究广域测量系统（WAMS）、实时状态监测与智能调度控制等高级应用提供算法基础与代码支撑。; 阅读建议：建议读者结合电力系统状态估计相关教材，按照文档逻辑顺序逐步运行和分析Matlab代码，重点掌握PMU量测建模、稀疏矩阵处理与迭代求解等关键环节，通过修改参数和拓扑结构加深对算法鲁棒性与适应性的理解。

BO-NARX贝叶斯优化非线性自回归外生模型股票价格预测，MATLAB代码读取股票日线数据（日期、成交量、开盘价、最高价、最低价、收盘价），按8:2划分训练集与测试集；将所有特征（成交量、开高低收）进行Z-score标准化（基于训练集均值和标准差）；使用贝叶斯优化搜索最优超参数组合（滞后阶数、隐藏层神经元数、正则化参数）；基于最优超参数训练最终NARX神经网络模型；在测试集上预测收盘价，并计算MSE、RMSE、MAE、MAPE四个误差指标；绘制实际值与预测值对比曲线及残差图。

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