HttpUtility.HtmlEecode编码和HttpUtility.HtmlDecode解码的问题

qloven 2007-09-30 05:06:43
一个页面ww.aspx用到了fckeditor编辑器。所以把ValidateRequest=“false”。
对输入的数据进行了编码:aa=HttpUtility.HtmlEecode(<script></script>);
结果aa为<script></script>

在另一个页面qq.aspx读取aa的值,但这个页面的ValidateRequest=“ture”。
直接读取:Label2.text=aa;
是不是在qq.aspx页面读取aa时就不用解码了(不用这样Label2.text=HttpUtility.HtmlEecode(aa)),
页面自动解码阿!
也就是直接读取数据就行啊(Label2.text=aa;)
我现在感觉直接读取就行,还往指点,谢谢!
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qloven 2007-10-01
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cheumen 2007-09-30
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g_lbz 2007-09-30
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是不是在qq.aspx页面读取aa时就不用解码了(不用这样Label2.text=HttpUtility.HtmlEecode(aa)),
//////
如果是想它们以文本的形式输出出来,比如直接输出<b>kk</b> 就不用了
如果想让他们以HTML的形式输出出来,例如<b>kkk</b>显示为粗体的话,要进行Decode
gfylj 2007-09-30
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页面自己会解码
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【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 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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