ASP.NET 页面之间传值的几种方式 开篇概述 对于任何一个初学者来说，页面之间传值可谓是必经之路，却又是他们的难点。其实，对大部分高手来说，未必不是难点。 回想2016年面试的将近300人中，有实习生，...
Session想必这个肯定是大家使用中最常见的用法了，其操作与Application类似，作用于用户个人，所以，过量的存储会导致服务器内存资源的耗尽。优点：1.使用简单，不仅能传递简单数据类型，还能传递对象。2.数据量大小...
举个例子，在传统的ASP应用程序中，你能够通过POST方法很容易的把一个值或多个值从一个页面传送到另一个页面(request()/request.form()/request.querystring())，用同样的方法在ASP.NET中实现有点麻烦。在这里，通过...
ASP.NET MVC系列文章 【01】浅谈Google Chrome浏览器（理论篇） 【02】浅谈Google Chrome浏览器（操作篇）（上） 【03】浅谈Google Chrome浏览器（操作篇）（下） 【04】浅谈ASP.NET框架 【05】浅谈ASP.NET...
Cookie这个也是大家常使用的方法，Cookie用于在用户浏览器上存储小块的信息，保存用户的相关信息，比如用户访问某网站时用户的ID，用户的偏好等，用户下次访问就可以通过检索获得以前的信息。所以Cookie也可以在页面...
在合作开发中，在页面串传值的时候，遇到了一些困难，在网上搜罗了一下，发现好多的传值方式，可以简单地分以下三种。
通过学习asp.net，其中讲到最多的便是控件的使用，而控件使用中最大的不同便是在对页面进行传值时，与C/S学习中有很大的不同。视频中讲的比较零碎，把那些搬来总结一下。 在asp.net中新建一个web窗体的表单（form1...
它在整个应用程序生命周期中都是有效的，类似于使用全局变量一样，所以可以在不同页面中对它进行存取。它和Session变量的区别在于，前者是所有的用户共用的全局变量，后者是各个用户独有的全局变量。 可能有人会问...
特点：值参数显示在地址栏中。 适用于安全性不高和简单的数值，但是长度有限。 例如： 传值方式：Response.Redirect("../Login.aspx?UserName=" + this.txt_UserName.Text.Trim()); 取值方式：Request....
在Asp.net中我们除了可以用 cookie session application 在页面间传递数值外还可以在html中 设置PostBackUrl属性 设置把页面提交到那里 1页面中 2页面 protected void Page_Load(object sender, ...
下面我们创建两个页面测试QueryString 页面间的传值。 set.aspx代码如下： QueryString传值 静态超链接传值： ID=12345 获取txt_name控件的值，通过Response.Redirect转向并传值：
protected void Button1_Click(object sender, EventArgs e) { //使用querystring传值 //Response.Redirect("b.aspx?username=" + TextBox1.Text.Trim() + "&&pwd=" + TextBox2.Text.T
一、QueryString传值：简单、安全性低 二、Server.Transfer传值：(Page1)Context.handler 三、Cookie传值：客户端 四、Session传值：单用户 五、Application传值：所有用户
set页面设置信息，read页面读取信息； set页面布局
一、利用POST传值传值asp文件send.aspx<form id="form1" runat="server" action="receive.aspx" method=post> <div> <asp:Button ID="...
一、使用Querystring Querystring是一种非常简单的传值方式，其缺点就是会把要传送的值显示在浏览器的地址栏中，并且在此方法中不能够传递对象。如果你想传递一个安全性不是那么太重要或者是一个简单的数值时，用此...
在《VB.NET学习笔记：窗体显示及互相传值》一文中，通过默认的窗体实例、保持窗体引用的全局性或在窗体构造函数中把窗体指针作为参数传递，这些方法都是直接操作窗体中的任何控件来读取和改变窗体内的信息。...
ASP.NET的运行模型很像传统的ASP，在ASP.NET MVC开发模型中，由于无法使用runat=“server”进行表单传值，开发人员只能够自己编写表单进行传值。进行表单传值有两种方法，一种是编写from进行表单传值，一种是通过...
前言Asp.net服务器控件是微软为了方便开发者开发而推出的一系列控件，他们都以类似<asp:*ID="btnOK" runat="server" …/>的方式出现在 Visual Studio 2005的源视图里， *代表了...
然而这种简单的应用程序开发模式却给我们带来了一些小问题，举个例子，在传统的ASP应用程序中，你能够通过POST方法很容易的把一个值或多个值从一个页面传送到另一个页面，用同样的方法在ASP.NET中实现有点麻烦。...
由于系统，在更新一个文本框的时候，需要根据隐藏域中的值来更新另外一个文本框的值，有如下范例代码js: function CheckQty(source, arguments) { var qty = document.getElementById("").value; document....
当页面上的form以get方式向页面发送请求数据时，web server将请求数据放入一名为QEURY_STRING的环境变量中，QeueryString方法从这个变量中取出相应的值。 先建立两个WebForm，分别为WebForm1和WebForm2，WebForm1...
如题， 我在一个页面里面嵌入了Iframe，iframe里面放的是MVC的页面，Controller该怎么样去获得 父页面中控件的值呢？
使用QueryString 使用QuerySting在页面间传递值已经是一种很老的机制了，这种方法的主要优点是实现起来非常简单，然而它的缺点是传递的值是会显示在浏览器的地址栏上的（不安全），同时又不能传递对象，但是在传递...
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【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，不包含民间数据集，民间数据集在博客中给出大佬github地址。
课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.
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。
