asp.net 不明URL问题

.NET技术 > ASP.NET [问题点数:100分,结帖人shaofei830927]
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勋章
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进士 2011年 总版技术专家分年内排行榜第九
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铜牌 2011年8月 总版技术专家分月排行榜第三
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微软MVP 2012年10月 荣获微软MVP称号
2011年10月 荣获微软MVP称号
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红花 2011年2月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
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脉脉勋章 绑定脉脉第三方账户获得
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GitHub 绑定GitHub第三方账户获取
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asp.net面试集合

1 :维护数据库的完整性、一致性、你喜欢用触发器还是自写业务逻辑?为什么 答:尽可能用约束(包括CHECK、主键、唯一键、外键、非空字段)实现,这种方式的效率最好;其次用触发器,这种方式可以保证无论何种业务...

初识ASP.NET Core 1.0

本文将对微软下一代ASP.NET框架做个概括性介绍,方便大家进一步熟悉该框架。 ...在介绍ASP.NET Core 1.0之前有必要...ASP.NET Core1.0是微软下一代ASP.NET 框架,在这之前ASP.NET版本稳定在ASP.NET 4.6,对应的.N

Asp.net初识

最近学习Asp.net的相关知识,对于Asp.net是什么东西,怎么学习有些生疏,在此总结一下Asp.net的内容。 一、导图  总的来说,Asp.net是一种使嵌入网页中的脚本可由因特网服务器执行的服务器端脚本...

Asp.Net面试(附答案)

1.维护数据库的完整性、一致性、你喜欢用触发器还是自写业务逻辑?为什么 答:尽可能用约束(包括CHECK、主键、唯一键、外键、非空字段)实现,这种方式的效率最好;...2 : ADO.NET相对于ADO等主要有什么改进? 答 A

ASP.NET MVC 框架是 .NET 平台 Web 开发的主流,但是并不适合初学者

关注 ...ASP.NET MVC 框架是 .NET 平台 Web 开发的主流,但是并不适合初学者 ASP.NET MVC 推出已经有3年多了。现在社区里面看,在学习 MVC 框架的人越来越多。但是绝大部分都无法入门。

ASP.NET Core1.0 带来的新特性

1、采用新的文件系统,不再通过工程文件(.sln和.csproj)来定义项目文件清单。 解决方案文件还是*.sln,但项目...该类可以看作是整个ASP.NET Core的入口,该类主要存在3个方法: Main--入口方法; ConfigureS...

ASP.net Membership角色与权限管理(转)

本文目录: 1.membership简介 2.membership在sql server中的设置 3.配置web.config 4.创建用户CreateUserWizard控件 5.用户登录login控件 6.显示当前用户的名称LoginName控件 7.检测用户的身份验证状态的LoginStatus...

Asp.net中Frameset的使用

所谓框架便是网页画面分成几个框窗,同时取得多个 URL。只 要 <FRAMESET> <FRAME> 即可,而所有框架标记 要放在一个总起的 html 档,这个档案只记录了该框架 如何划分,不会显示任何...

.net和java和谐相处之安卓客户端+.net asp.net mvc webapi 2

经过几天的试验还是决定使用.net做服务器端。webservic很简单也经常用,WCF也用过,感觉还是没有web api来得轻量级,而且根据经验一般商用传统软件会有一大群小白用户和计算机能力不强的代理商,他们都

为WebForms说几句话,以及一些ASP.NET开发上的经验(2)

正如上一篇文章开始所说的,我不会对MVC框架有任何“贬低”,任何技术滥用都有问题,所以任何东西都会有所谓的Best Practice(去MSDN的Patterns & Practice栏目看看就知道了)。我写这几篇...

asp.net membership

本文目录:1.membership简介2.membership在sql server中的设置3.配置web.config4.创建用户CreateUserWizard控件5.用户登录login控件6.显示当前用户的名称LoginName控件7.检测用户的身份验证状态的LoginStatus控件8....

ASP.NET MVC Preview 3的一些改进及问题

ASP.NET MVCPreview 3已经于5月27日发布了,您可以从微软下载中心下载安装程序和文档。相比之前的版本,改进是许多的。 其实从MVC0416版本开始根目录下的Default.aspx就有了变化,起初我以为这样的变化是不好的,...

写一个简易浏览器、ASP.NET核心知识(3)

网络基础知识、ASP.NET 核心知识(1)* 为什么要写网络?   我原本的计划是这样的,连续两天梳理ASP.NET开发的核心知识。说到这呢,有人问了。“不是说好了做ASP.NET笔记吗?为啥要写网络基础...

页面数据采集——网络爬虫实战(ASP.NET Web 博客园为例)

年轻人不讲武德 相信很多朋友都有这种苦恼:自己的文章被搬运了! 你上午在博客园、CSDN、知乎、简书等平台发布的文章,下午去百度搜索出来一大堆一模一样的内容出来 有武德的给你【标明出处】(标明文章来自哪儿,...

谈WebForms,以及一些ASP.NET开发上的经验

记得数年前,当ASP.NET刚出现时,天下间Web开发框架中似乎出现了一个“巨人”,WebForms这种似乎人人都能掌握的开发框架几乎瞬间流行起来。如果谁还在用传统ASP这种控制与表现混合的开发方式,似乎立即变得低俗了...

CRM2011弹出asp.net模态窗口关闭的问题

<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="batchassign.aspx.cs" Inherits="Demo.batchassign" %> using System; using System.Collections.Generic;...using Sy...

asp.net面试题

1 :维护数据库的完整性、一致性、你喜欢用触发器还是自写业务逻辑?为什么 答:尽可能用约束(包括CHECK、主键、唯一键、外键、非空... 答 ADO数据以Recordset 形式存储 ADO.NET以DataSet形式存储

ASP.NET问答知识

ASP.NET问答知识 1 :维护数据库的完整性、一致性、你喜欢用触发器还是自写业务逻辑?为什么 答:尽可能用约束(包括CHECK、主键、唯一键、外键、非空字段)实现,这种方式的效率最好;其次用触发器,这种...

ASP.NET程序中常用的三十三种代码(没看)

ASP.NET程序中常用的三十三种代码 1. 打开新的窗口并传送参数:  传送参数: response.write("<script>window.open(’*.aspx?id="+this.DropDownList1.SelectIndex+"&id1="+...+"’)</script>")  接收参数...

asp.net webapi下json传值方式

可同时参见这篇文章Jquery下Json数据的传递与解析(asp.net mvc与asp.net api下后台json接收方式的不同) 早先使用webapi ,希望通过使用jquery下的ajax方式post json格式数据到后台并接收处理返回json数据。但发现...

ASP.NET Page和Response 输出js的区别

前言: 提交成功之后弹出alert对话框,使用Page.ClientScript.RegisterClientScriptBlock和直接 Response.Write("<script type='text/javascript'>" + script + "</script>"); 都能弹出alert内容, ...

Asp.net中Frameset的使用小结

所谓框架便是网页画面分成几个框窗,同时取得多个 URL。只 要 即可,而所有框架标记 要放在一个总起的 html 档,这个档案只记录了该框架 如何划分,不会显示任何资料,所以不必放入 标记,浏览这框架必须读取这档 ...

ASP.NET面试题公司必考<2>

ASP.NET面试题公司必考<2> 1 :维护数据库的完整性、一致性、你喜欢用触发器还是自写业务逻辑?为什么 答:尽可能用约束(包括CHECK、主键、唯一键、外键、非空字段)实现,这种方式的效率最好;...

ASP.NET程序中常用的三十三种代码

ASP.NET程序中常用的三十三种代码 1. 打开新的窗口并传送参数:  传送参数: response.write("<script>window.open(’*.aspx?id="+this.DropDownList1.SelectIndex+"&id1="+...+"’)</script>")...

四史答题软件安装包exe

四史答题软件安装包exe

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。

laravel5.6框架基础入门精讲

这个视频主要讲了laravel5.6版本 路由 控制器 请求响应 模型 视图 。。。太多了,详细的看目录就行了,基本上框架开发常用的功能都讲了。应该算是目前比较详细的框架教程了 学会基础的laravel框架的使用

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。

指针才是C的精髓-4.3.C语言专题第3部分

本课程的主要内容是指针,用10节课五六个小时,从10个角度讲了指针的用法和相关知识点。其中有很多都是C程序员难以理解或者难以应用到实践编程中的知识点,也是嵌入式程序员面试笔试时经常遇到的题目。本课程的目标是让大家深入理解指针的各种使用技巧。 本课程为《C语言高级专题》的第三部分,本专题适合有一定C语言基础(至少要学过C语言,掌握gcc开发环境,会在linux命令行下编写、编译、运行、调试简单C语言程序)的同学;如果是零基础的同学,请先看我的《嵌入式工程师养成计划系列 — 朱老师带你零基础学Linux》和《嵌入式linux C语言完全学习》(光盘里的名字叫《嵌入式linux C编程基础》)

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