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Response.Redirect,Reponse.End是破坏程序结构的罪魁祸首
yonghengdizhen
2003-04-18 12:46:18
Response.Redirect
Reponse.End
一个优秀的asp程序员应该把他的代码逻辑化简到每个页面最多出现一个Response.Redirect或(和)Reponse.End
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Response.Redirect,Reponse.End是破坏程序结构的罪魁祸首
Response.Redirect Reponse.End 一个优秀的asp程序员应该把他的代码逻辑化简到每个页面最多出现一个Response.Redirect或(和)Reponse.End
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yonghengdizhen
2003-04-18
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to youbest
这就象goto语句在C/C++中应该尽量不用是一个道理---降低代码的可读性.
youbest
2003-04-18
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凡事没有绝对
mygoodbuy
2003-04-18
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同意
huejim
2003-04-18
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yet...
yonghengdizhen
2003-04-18
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to fatcat_xp(肉肉猫)
这是一种方法,比Response.redirect要合理,可以将其封装成函数(当然,效率显得要低一些,不过为了结构化,可以适当的采取这种方式)
arbeng2002
2003-04-18
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ding!~
fatcat_xp
2003-04-18
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??
是么/?
要是 转向 用下面的OK 否??
response.write "<SCRIPT language=JavaScript>alert('转向啦!转向啦!转向啦!');"
response.write "this.location.href='/guest/nothing.asp';</SCRIPT>"
大家探讨探讨/
我感觉和 redirect 类似但是 有无上述的不好的因素存在??
如果 ... 唉 算了 不说 如果
有则改之 无则加勉~
cboy2003
2003-04-18
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response.end从来不写的
人懒了点
yonghengdizhen
2003-04-18
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合理设置模块接口,以参数形式传递给调用页面,由外部页面集中控制页面跳转逻辑.这样才是比较合理的asp代码逻辑.
同样的道理,在编写asp组件时,避免引用asp内置对象,改由向调用者传递参数实现.
这样的代码才更有弹性,更适合移植与维护.
liangzhg
2003-04-18
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response.end 经常用,看来要赶紧改正。
vulcan
2003-04-18
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有道理,不过有时候觉得这样写比较省事就这样写了,没有考虑到程序的结构。
yonghengdizhen
2003-04-18
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我没说不用他们,只是说应该尽量不用,这是完全可以做到的.
GHOSTWY
2003-04-18
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不是这么绝对的
gucs
2003-04-18
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up
=================
一代过去,一代又来,地却永远长存。日头出来,日头落下,急归所出之地。
风往南刮,又往北转,不住的旋落,而且返回转行原道,江河都往海里转,海
却不满,江河从何处流,仍归何处。
sinzy
2003-04-18
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有一定道理
YOLO26算法城市建筑入口坡道目标检测+训练好的模型+302张数据集+pyqt可视化界面.zip
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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