用c#如何禁用repeater的所有js事件

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C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

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。当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的,如需进一步学习C#语言...

C#代码与javaScript函数的相互调用

3.如何在C#中访问JavaScript的已有变量? 4.如何在C#中访问JavaScript函数? 问题1答案如下: javaScript函数中执行C#代码中的函数: 方法一:1、首先建立一个按钮,在后台将调用或处理的内容写入button_click中...

C#基础教程

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。当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的,如需进一步学习C#语言...

c#面试大全

● 封装:抽象的数据类型将数据和基于数据的操作封装在一起,数据被保护在抽象数据类型内部。 ● 继承:子类拥有父类的所有数据和操作。 ● 多态:一个程序同名的不同方法共存的情况 有两种形式的多态– ...

C#精华面试题及答案 三

PS.学了两三年的软件开发到头来发现连一些基本的东西都没掌握,...1.在ADO.NET,对于Command对象的ExecuteNonQuery()方法和ExecuteReader()方法,下面叙述错误的是(C)。 a)insert、update、delete等操作的Sq...

C# 面试题一

1、 简述private、protected、public、internal修饰符的访问权限 答:private : 私有成员,在类的内部才可以... Protected : 保护成员,该类内部和继承类可以访问 Pulbic : 公共成员,完全公开 Internal : 在...

《传智播客.Net培训.net视频教程》(.net视频asp.net培训传智播客asp.net视频教程开放课程c#视频移动开发...

本资源重要通知 2011年4月传智播客.Net培训-免费公开课现场视频 ...【重磅内容】微软移动开发介绍1-早起的鸟儿有食吃.rar ...【重磅内容】微软移动开发介绍2-windows.phone.7.(wp7)深入探讨.rar ...

C# 面试题大全

为什么80%的码农都做不了架构师?>>> ...

【学习笔记】C#学习笔记(操作数据库的数据)

第五章,使用ADO.NET操作数据 1、以XML格式从数据库获取数据 "FOR XML AUTO"子句表示XML格式查询表的数据,并返回一个XML格式的数据片段 ...while子句和XmLReader对象的Read()方法读取xmlReader对象的内容,

C#代码与javaScript函数的相互调用(基础知识)

3.如何在C#中访问JavaScript的已有变量? 4.如何在C#中访问JavaScript函数? 问题1答案如下: javaScript函数中执行C#代码中的函数: 方法一:1、首先建立一个按钮,在后台将调用或处理的内容写入button_click中...

几个C#编程的小技巧

一、最小化窗口 点击“X”或“Alt F4”时,最小化窗口,如:protected override void WndProc(ref Message m){const int WM_SYSCOMMAND = 0x0112;const int SC_CLOSE = 0xF060;if (m.Msg == WM_SYSCOMMAND && (int)...

C#知识回顾

在程序中使用Main函数有什么需要注意的地方? a)Main函数不能变,有且只有一个 CLR是什么? a)公共语言运行时 b)CommonLanguageRunTime 程序集是什么? a)编译后代码的集合。(包括exe和dll)。加载...

c#基础2

摘自博友 点一: 1.ASP.NET优点: 1) 与浏览器无关 2) 方便设置断点,易于调试 3) 编译后执行,运行效率高 4) 丰富的控件库 5) 代码后置,逻辑分明 Asp.net页面编译:asp.net代码经过编译后生成MSIL(微软...

Asp.net网站性能优化总结[C#为例]

如果对返回的数据不需做大量处理的情况下,建议使用SqlDataReader,其性能要比datset好很多。缺点:直到数据读完才可close掉于数据库的连接 (SqlDataReader 读数据是快速向前的。SqlDataReader 类提供了一种读取从 ...

C# 编程感悟

第一篇:编程感悟6则 程序员应具备的素质: 1.与时俱进,不断进步。 2.认真负责,少犯错误。 3.勤奋听话,踏实工作。 4.注意备份,防患于未然。...对照自己制定的职业规划看看目标达成了多少,这两

几个C#编程的小技巧

一、最小化窗口  点击“X”或“Alt F4”时,最小化窗口,如: protected override void WndProc(ref Message m) ...const int WM_SYSCOMMAND = 0x0112;...if (m.Msg == WM_SYSCOMMAND && (int) m.WPara

C# 常见笔试题

1. new有几种用法 3种 实例对象 方法隐藏2.如何把一个array复制到arrayList里 foreach( object o in array )arrayList.Add(o);3.datagrid.datasouse可以连接什么数据源 数据集DataSet 4.概述反射和序列化 动态...

c#,c++,android,ios(iphone),php,java视屏教程 散分

ASP.Net WebForm温故知新学习笔记:二、ViewState与UpdatePanel探秘

开篇:经历了上一篇《aspx与...然后,再对曾经很流行的ASP.Net AJAX方案的利器—UpdatePanel这个神奇的区域一探究竟。 一、隐藏的状态—ViewState探秘 1.1 从Http的无状态说起  Http是一个无状态协议,同一...

ASP.NET(C#)实践教程(第2版)

第10章 数据显示和绑定

ASP.NET 控件的使用

13.1.2 在Repeater控件中使用模板 420 13.1.3 Repeater控件的事件处理 424 13.2 使用DataList控件 429 13.2.1 使用DataList控件显示数据 429 13.2.2 在多列显示数据 431 13.2.3 在DataList控件中使用模板 433 ...

Asp.net_Study学习笔记

Asp.net_Study web基本原理 浏览器向服务器发送请求,服务器响应. 报错 ...Web 服务器被配置为不列出此目录的内容。 解决: ...打开IIS服务管理,选择目录浏览,开启应用。...检查c盘的文档下的IISexpess文件夹,查看...

基础知识 -- 问答

在程序中使用Main函数有什么需要注意的地方? Q:程序的入口函数!函数名字不能改变;一个程序有且只有一个Main函数。 02.CLR是什么?程序集是什么?当运行一个程序集的时候,CLR做了什么事情? Q:Common ...

ASP.NET复习题+解析

(2)当一个Web 控件上发生的事件需要立即得到响时,应该将他的 AutoPostBack 属性设置为true 。 (3) 请将下列数据(nn )在TextBox 控件显示出来。 Double nn = 4512.6; TextBox1.Text = nn.Tostring(); (4) ...

web开发常用的、做成cs文件的js代码

在ASP.Net两种利用CSS实现多界面的方法通过使页面动态加载不同CSS实现多界面方法一: public void page_load(Object obj,EventArgs e) { //创建服务器端控件. //指定的标记"LINK"初始化此类的新实例. ...

php定义一个全选按钮,JavaScript

js全选按钮的实现方法本文实例讲述了js全选按钮的实现代码。分享给大家供大家参考。具体如下:运行效果截图如下:具体代码如下复选框checked属性function changeState(isChecked){var chk_list=document....

计算机设计大赛作品开发文档.docx

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

哈工大形式语言与自动机历年试题

哈工大形式语言与自动机历年试题,含答案的哦,仅供参考

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

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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