自定义控件添加AutoPostBack属性

.NET技术 > ASP.NET [问题点数:50分,结帖人accp4uzhaojing]
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签到新秀 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
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红花 2019年6月 Java大版内专家分月排行榜第一
2019年5月 Java大版内专家分月排行榜第一
2019年4月 Java大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2019年2月 Java大版内专家分月排行榜第二
2018年12月 Java大版内专家分月排行榜第二
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名人 2019年 荣获名人称号
2012年 荣获名人称号
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状元 2010年 总版技术专家分年内排行榜第一
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榜眼 2011年 总版技术专家分年内排行榜第二
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金牌 2011年3月 总版技术专家分月排行榜第一
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asp.net 自定义控件(2种方法)

一、在类中写自定义控件 自定义DropDownList: 1,首先创建一个cs类文件Controls(采用工厂模式) using System.Collections.Generic; using System.Text; using System; using System.IO; using System.Drawing; ...

ASP.NET 动态添加自定义控件

动态添加自定义控件能加载控件不同设计的风格。满足不同的需求下面的动态添加就是实现,当用户选择不同的问题类型时那么问题的控件也就不同,取决于用户所选的问题类型,这里只设计两个问题的自定义控件,实现控件的...

引用 asp.net自定义控件

简介 从使用基本的文本编辑器到创作标记页面,Web 开发已经经历了一个漫长...Visual Studio 2005 和 ASP.NET 2.0 中的控件体系结构遵循了这些编程趋势,并且提供了可靠的、可扩展的环境,该环境设计为使开发人员可...

[转]利用ASP.NET 2.0创建自定义Web控件(2)

原址:...   如何生成的? Render() 方法基本上控制着 WebControl 的整个输出。默认情况下,Render() 方法实际上会依次调用 RenderBeginTag()、RenderContents() 以及 RenderEndTag()。尽管在 ASP...

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...

Web用户自定义控件

在新建项的时候,选择Web用户控件,可用来自定义自己的控件,做好后,直接拖到页面即可使用自定义控件与WEB交互,需要在 自定义控件里面 写 属性,如: public string CityID { get { return this.DropDownList1....

在asp.net中为Web用户控件添加属性和事件

在90年代初,Microsoft为Web程序员提供的 Active Server Pages(ASP)革命性地改变了Web的编程。它可以利用十分易用的模型在Web服务器上动态生成HTML,并且很容易的实现了对数据库的访问,就当时来说,这是一项多么......

自定义控件显示省市选择器

 AutoPostBack="True" onselectedindexchanged="DropDownList1_SelectedIndexChanged"> 城市:  onclick="Button1_Click" /> 后台代码 using System; using System.Collections.Generic;

asp.net控件开发基础(3) ----------自定义控件事件处理

上次讲了在继承Control类的时候为什么需要重写Render方法本次来介绍控件的事件处理. 我们知道Button控件有OnClick事件,DropDownList控件有SelectedIndexChanged事件.一.回发事件和客户端回发下面来看一个最简单的...

用 ASP.NET 2.0 创建自定义 Web 控件

利用 ASP.NET 2.0 创建自定义 Web 控件 发布日期: 09/03/2004 | 更新日期: 09/03/2004Jayesh Patel、Bryan Acker、Robert McGovernInfusion Development适用于:Microsoft ASP.NET 2.0Microsoft Visual Studio ...

利用ASP.NET 2.0创建自定义Web控件

从使用基本的文本编辑器到创作标记页面,Web 开发已经...Visual Studio 2005 和 ASP.NET 2.0 中的控件体系结构遵循了这些编程趋势,并且提供了可靠的、可扩展的环境,该环境设计为使开发人员可以创建能够以说明方式配

自定义控件(HolyrongGridView)-扩展GridView控件(2):自定义分页

自定义控件(HolyrongGridView)-扩展GridView控件(2):自定义分页 二、自定义分页主要功能简介:在使用数据源控件或通过HolyrongDataBind事件绑定数据的情况下,只要选择了AllowPaging属性为True,并且在...

构建自定义控件之三——处理回传数据和事件

当ASP.NET页面处理回传到服务器端的表单时,两种信息会传递给页面中的控件,一个是回传事件,如Button一类控件触发的回传,会引发服务器端事件;另一个回传数据:是Web表单中包含的数据,该数据是在Web表单提交到...

C#编写的日期选择web自定义控件(有修订)

实现效果如下: 源码下载:TestControl.rar TestControl(v1.0.1).rar(解决了会被select遮挡的问题)Bug:控件放到frame 的页面里面使用得时候就会出错:“parent.event 为空或不是对象”将InputCalendar.cs中output...

自定义控件开发示例二

本实例开发的是一个由2个ListBox和8个ImageButton组成的列表组件 通过中间ImageButton可以控件列表项在两个列表中的位置到全右移 个右移 个左移 全左移通过右边ImageButton可以控件列表项在列表中的位置到第一位 上...

自定义控件开发示例

功能设计开发: 新建控件项目专案 继承相关接口 创建子控件 公开相关 属性 方法 事件 编译生成 使用: 添加引用 因为时间关系 现只将示例源代码写出本实例开发的是一个由ListBox和6个ImageButton组成的列表...

自定义控件研究(续)

本文将讨论与自定义控件的创建和配置相关的详细信息。代码示例和体系结构概念要求您对 C# 编程语言具有中等水平的理解。 自适应呈现模型 在 ASP.NET 1.x 中,自定义控件开发人员必须设计每个服务器控件,以便它...

OpenGL-Shader

共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性,介绍用法 6.性能调优,如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用

Spring Boot 入门

Spring Boot 入门介绍,听完这些课程你可以了解到 Spring Boot 的优势,为什么需要使用 Spring Boot ,学会使用 Spring Boot 创建一个简单的 Hello World ,并写学会使用 Spring Boot 单元测试。 了解 Spring Boot 并掌握 Spring Boot 基础开发

Spring Batch批量处理数据实战教程

本课程通过讲解Spring Batch的基础知识点以及一些实际的项目示例让大家熟悉如何使用Spring Batch进行大批量数据的同步、处理及转换等。 通过学习本课程大家可以快速的掌握如何使用及优化Spring Batch。

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四史答题软件安装包exe

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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)。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包.zip

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包,不包含民间数据集,民间数据集在博客中给出大佬github地址。

微信小程序源码-合集6.rar

微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

JAVA WEB开发实战

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验(一)——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验(二)——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验(三)——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓,提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

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从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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