gridview控件中使用的<%# ...%>

.NET技术 > C# [问题点数:100分,结帖人skybook]
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勋章
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金牌 2011年12月 总版技术专家分月排行榜第一
2011年11月 总版技术专家分月排行榜第一
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红花 2012年1月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
2011年12月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
2011年11月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
2008年3月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2010年4月 .NET技术大版内专家分月排行榜第二
2008年2月 .NET技术大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2010年3月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
2009年12月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
2009年4月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
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隐者神归

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控件包含代码块(即 <% ... %>),因此无法修改控件集合(用户自定义控件中)

 placeholder 加载我的一个用户自定义控件,结果那控件老报这个错误:控件包含代码块(即 ),因此无法修改控件集合,  找了网上的,其实第一篇看到的帖子就应该可以解决问题了,就是 runat不能有 这样的东西,...

<%#Eval() %>的常用方法

<%# Eval("DriverName")%>2、简单判断用法 <%# Eval("DriverName").ToString()==""?"未知":Eval("DriverName").ToString()%>3、复杂用法,用一个后台方法,封装,前台输出<%# ChangeDriverName(Eval("DriverName")....

实习第一天之数据绑定:<%#Eval("PartyName")%>'

NavigateUrl=''> 这个只要是超链接的实现,NavigateUrl=''>是跳转到 新页的地址。 Eval("")和Bind("") 这两种一个单向绑定,一个双向绑定,bind是双向绑定,但需数据源支持  DataBinder.Eval

<%# %>在ASP.NET是什么意思(百度知道 )

跟其它serverPage(如asp,php)一样,表示服务器运行的代码。 。net上显示数据库用 而则出现在repeater gridview控件中。用以绑定控件的datasource

<% %>表达式

而则出现在repeater gridview控件中。用以绑定控件的datasource   表达式必须要有返回值,用于输出 表达式,用于即时计算,计算绑定表达式 该类型的表达式的典型应用,为一个简单的毋须连接数据库的投票...

Android:控件GridView使用

如果是列表(单列多行形式)的使用ListView,如果是多行多列网状形式的优先使用GridView。 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <GridView xmlns:android=...

Grideview控件绑定数据

webGrideview控件绑定 tb_lesson表 tb_Teacher表 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI....

<%# DataBinder.eval_r(Container.DataItem,"shipname")

DataBinder:数据绑定管理器Eval:求值Container:被绑定到的容器,比如GridView,DataList等DataItem:容器的数据项,包括项、交替模板行shipname:绑定到容器的字段(来自数据库表字段)给你扩展下:eval_r( " ")和...

GridView等组件绑定后台数据源列的绑定方法,onclick方法调用含有Eval绑定如何调用js方法

GridView的操作方法列,存在利用onclick方法调用javascript方法并传入后台列数据做参数,其中的调用方法可以分成3种: 1:html控件使用html代码为主,按html代码直接书写,服务器代码只绑定数据,需要加单引号...

ASP.NET绑定数据控件OnClientClick事件Eval函数解析错误的处理

GridView中使用如下代码会出现解析错误: ?");'  Text="delete" /> 可以使用另一种写法完成所要表达的意思: OnClientClick=' Eval("Title","return confirm(\"Delete the datasource {0}?\")") ...

Telerik ajax 控件学习笔记 - Ajax

Telerik 的控件实现 Ajax 的方式比 asp.net ajax 要简单些。有如下特点: 1. 不需要拖放很多 Update Panel, triggers.  只要在现有 webform 的底部加一个 RadAjaxManager, 然后点 "Configure Ajax Manage

GridView分页的实现

要在GridView中加入 //实现分页 AllowPaging="true" //一页数据10行  PageSize="10" // 分页时触发的事件 OnPageIndexChanging="gvwDesignationName_PageIndexChanging" 在服务器事件里 protected void ...

Container.ItemIndex 获取到行的序号

如果在ASP.NET中应用了Repeater、Gridview,想获取到行的序号,很简单,使用Container....而在Repeater控件中使用Container.ItemIndex取得当前行的序号,主要格式, Container.ItemIndex 用于绑定中的。 看例子:

【ASP.NET】GRIDVIEW控件的一般使用技巧

不得不说GridView控件的功能确实很强大,一个简简单单的控件就可以把数据管理的很美。在这两天做的任务碰到的一些GridView控件中遇到的问题进行总结; ①:在GridView控件中随意显

C# Eval在aspx页面的用法及作用

Eval( " ")和Bind( " ") 这两种一个单向绑定,一个双向绑定,bind是双向绑定,但需数据源支持ASP.NET 2.0改善了模板的数据绑定操作,把v1.x的数据绑定语法DataBinder.Eval(Container.DataItem, fieldname)简化...

asp.net Gridview控件值绑定判断

<br />直接在字段上判断<br /..."进行":"未开始" %><br /> 使用函数<br /><%# MyChange(Eval("m_sign"))%><br />其中 MyChange是一个在CS里面声明的函数<br />public string MyChange(Object ojb)<br />{<br /> //

System.ArgumentException...在配置中使用 < pages enableEventValidation="true"/> 或在页面中使用 <% @ Page

关于在同一个页面中使用Gridview控件的时候发现气updaeting事件无法被服务器所响应,看来它的错误报警然后查询了部分资料现在将整理的解决方法总结如下:点击update 事件无法响应原因出在回发或回调参数无效。...

Eval的日期格式化方法

 在绑定数据时经常会用到这个句程序:或者 微软这种方法的效率更高,但我不常用,我习惯了上一种。... 用这种方法首先要在前台页面导入名称空间System.Data,否则会生成错误信息。... DataBinder.

数据绑定Eval与Bind区别

使用数据绑定语法,可以将控件属性值绑定到数据,并指定值以对数据进行检索、更新、删除和插入操作。 数据绑定语法  数据绑定表达式包含在 分隔符之内,并使用 Eval 和 Bind 函数。Eval 函数用于定义单向...

【Flutter】GridView使用GridView.count

GridView属于一种比较常见的布局,这里有必要说一下他的常见用法。 简单使用 class GridViewDemo extends StatelessWidget { @override Widget build(BuildContext context) { return Padding( padding: const ...

Flutter网格控件GridView

Flutter GridView用法详解。Flutter GridView异步加载

asp.net web中GridView的多种使用方法(详解)

灵活使用asp.net中gridview控件的方法有很多种,本文内容很富,希望大家都能有所收获。1.GridView无代码分页排序:效果图:小提示:1.AllowSorting设为True,aspx代码是AllowSorting="True"; 2.默认1页...

C# Eval在asp.net的用法及作用

ASP.NET 2.0改善了模板的数据绑定操作,把v1.x的数据绑定语法DataBinder.Eval(Container.DataItem, fieldname)简化为Eval(fieldname)。Eval方法与DataBinder.Eval一样可以接受一个可选的格式化

DevExpress GridControl的使用,DevExpress.XtraGrid.Views.Grid.GridView使用

1.DevExpress控件的GridControl控件不能使横向滚动条有效。现象:控件中的好多列都挤在一起列宽都变的很小,根本无法正常浏览控件单元格的内容。 解决: gridView1.OptionsView.ColumnAutoWidth属性是...

ASP.NET GridView控件常用功能

记录一些GridView控件常用功能

C#中GridView控件使用

C#中GridView控件使用 一、GridView和DataGrid的异同 GridView 是 DataGrid的后继控件,在 framework 2,虽然还存在DataGrid,但是GridView已经走上了历史的前台,取代DataGrid的趋势已是势不可挡。...

GridView控件详解

GridView是ASP.NET 1.x的DataGrid控件的后继者。它提供了相同的基本功能集,同时增加了大量扩展和改进。如前所述,DataGrid(ASP.NET 2.0仍然完全支持)是一个功能...GridView控件旨在解决此限制,并以尽可能少的数据实现

GridView控件中使用TemplateField

GridView控件中使用TemplateField  [翻译]Scott Mitchell 的ASP.NET 2.0数据教程之十二:在GridView控件中使用TemplateField  在ASP.NET 2.0中操作数据:在GridView控件中使用TemplateField 英文...

ASP.NET中gridview获取当前行的索引值

在用GridView控件时,我们经常会碰到获取当前行的索引,通过索引进行许多操作。例如,可以获得当前行某一个控件元素;设置某一元素的值等等。下面结合实例介绍几种获得GridView当前行索引值的方法。  实例: ...

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)。

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