datagrid模板列中的dropdownlist在触发时如何获得其所在单元格的行号与列号

.NET技术 > ASP.NET [问题点数:100分,结帖人qinamao]
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微软MVP 2003年9月 荣获微软MVP称号
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微软MVP 2003年9月 荣获微软MVP称号
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微软MVP 2003年4月 荣获微软MVP称号
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红花 2002年7月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
2002年5月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
2002年4月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
2002年3月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
2002年2月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
2002年1月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2002年6月 .NET技术大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2002年8月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
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WEB开发文档2 总结

http://blog.donews.com/lvjiyong/archive/2006/06/29/931071.aspx怎样将后台生成的内存的图象显示到客户端Microsoft IE WebControls下载地址如何在DATAGRID中使用JAVASCRIPT脚本控制DataGrid中连接到下一页显示...

net advanage 使用手记

UltraGrid 是Infragistics netadvanage 控件库提供的一个Windows 网格控件,功能强大,完全可以取代VS 提供的 GridView控件。但不知为何,国内介绍它的文章很少。这玩意功能是相当强大,但属性设计原理和普通...

c#的一些技巧

c#的一些技巧 1.怎样定制VC#DataGrid列标题? DataGridTableStyle dgts = new DataGridTableStyle(); dgts.M

Infragistics UltraGrid的使用

术语: persist——持续化(保存) property——属性 attribute 特性 setting——设置 ...理解设计思想,有助于你从浩瀚的属性快速找到你所需要的东西。此文中 WinGrid, UltraGrid, UltraWinGrid 是同一个东

Infragistics netadvantage UltraGrid (UltraWinGrid) 基本用法

文章参考:...这玩意功能是相当强大,但属性设计原理和普通控件不太一样,属性极为复杂,没有手册几乎无法编码。参考 提供商首页:http://www.infragistics.c

Infragistics netadvantage UltraGrid (UltraWinGrid) 编程手记

参考Online SDK help: http://help.infragistics.com/NetAdvantage/NET/2008.1/CLR2.0/ 提供商首页:http://www.infragistics.com/术语 persist 持续化(保存) property 属性 attribute 特性 setting 

DataList,SqlServer,统计图表,分页

MS SQL SERVER 图像或大文本的输入输出如何不通过其他工具,把图片、声音等存储到sql中用image类型方法:1、建立过程CREATE PROCEDURE sp_textcopy ( @srvname varchar (30), @login varchar (30), @password ...

文章标题

Ultragrid

[知识库分享系列] 二、.NET(ASP.NET)

最近时间又有了新的想法,当我用新的眼光整理一些很老的知识库,发现很多东西都已经过时,或者是很基础很零碎的知识点。如果分享出去大家不看倒好,更担心的是会误人子弟,但为了保证此系列的完整,还是选择分享...

UltraGrid编程手记

如各位有《Infragistics》控件文件,烦请...UltraGrid 是Infragistics netadvanage 控件库提供的一个Windows 网格控件,功能强大,完全可以取代VS 提供的 GridView控件。但不知为何,国内介绍它的文章很少。这玩

UltraGrid

OL SDK:http://help.infragistics.com/ 资料参考:http://blog.csdn.net/andy_212/article/details/4019895  ... --------------------

Netadvantage UltraGrid UltraWebGrid编程手记

Netadvantage UltraGrid UltraWebGrid编程手记 ... 一、UltraGrid 的基本概念 UltraGrid的属性设计和一般的控件颇为不同。理解设计思想,有助于你从浩瀚的属性快速找到你所需要的东西。此文中 WinG...

Infragistics NetAdvantage UltraGrid的使用

e.Layout.Bands[0].Columns.FromKey().MergeCells 用来合并单元格 该软件细讲如下: OL SDK:http://help.infragistics.com/ 资料参考:http://blog.csdn.net/andy_212/article/details/4019895  ...

UltraGrid文章收集

UltraGrid 是Infragistics netadvanage 控件库提供的一个Windows 网格控件,功能强大,完全可以取代VS 提供的 GridView控件。但不知为何,国内介绍它的文章很少。这玩意功能是相当强大,但属性设计原理和普通...

Infragistics 14.2 ——Ultragrid

Infragistics ultragrid 去掉 Drag a column header here to group by that column 方法一: 1、打开 ultraWinGrid Designer 2、点击Presets 下面的 Feature ... 3、找到 Outlook Group By 4、把Show GroupByBox 的

Infragistics netadvantage UltraGrid (UltraWinGrid) 编程手记 [转]

Infragistics netadvantage UltraGrid (UltraWinGrid) 编程手记 UltraGrid 是Infragistics netadvanage 控件库提供的一个Windows 网格控件,功能强大,完全可...

转载Ultragrid编程文章

一、UltraGrid 的基本概念UltraGrid的...理解设计思想,有助于你从浩瀚的属性快速找到你所需要的东西。此文中 WinGrid, UltraGrid, UltraWinGrid 是同一个东西。 WinGrid 是一个可展示层级数据的网格控件 数

Infragistics netadvantage UltraGrid (UltraWinGrid) 编程手记

Infragistics netadvantage UltraGrid (UltraWinGrid) 编程手记  UltraGrid 是Infragistics netadvanage 控件库提供的一个Windows 网格控件,功能强大,完全可以取代VS 提供的 GridView控件。但不知为何,...

数据结构基础系列(2):线性表

数据结构课程是计算机类专业的专业基础课程,在IT人才培养中,起着重要的作用。课程按照大学计算机类专业课程大纲的要求,安排教学内容,满足需要系统学习数据结构的人。系列课程包含11个部分,本课为第2部分,线性表的逻辑结构,线性表的顺序表和链表两种存储结构,以及在各种存储结构中基本运算的实现,还通过相关的应用案例介绍了相关知识的应用方法。 系列课程的目标是帮助学习者系统掌握数据结构课程的相关知识,具备利用这些知识分析问题、解决问题的能力。本课是系列课程中的第2部分,具体目标包括:掌握线性表的特征以及逻辑结构定义;掌握顺序表存储结构,及各种基本运算的实现;掌握单链表存储结构,及各种基本运算的实现;了解双链表、循环链表、有序表的存储、应用;学会用线性表解决实际问题。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

计算欧式距离的matlab程序

这是一个计算欧式距离的matlab程序,本人使用过,很好用。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

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)。

多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb

代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

常见30种数学建模模型

常见的30种数学模型,比较详细,非常适合搞数学建模的学生使用

初级学软件之ASP.NET 第九季 LINQ技术

主讲内容: 第一讲 LINQ技术概述 第二讲 from子句 第三讲 where子句 第四讲 select子句 第五讲 orderby子句 第六讲 建立LINQ数据源 第七讲 查询数据库中的数据 第八讲 向数据库中添加数据 第九讲 修改数据库中的数据 第十讲 删除数据库中的数据 学会LINQ技术

matlab教程ppt(完整版).pdf

MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法;详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法;最后结合一些应用实例,说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析,简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论,重在讲述有关基本理论和物理背景,避开繁复的推导和中间过程,结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法,并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

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