ajax分页控件替换新的数据源问题

Web 开发 > JavaScript [问题点数:60分,无满意结帖,结帖人CaRrot_Love]
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大年三十整理的asp.net资料!(不得不收藏)

大年三十整理的asp.net资料!(不得不收藏) 使用SqlBulkCopy类加载其他源数据到SQL表 在数据回发时,维护ASP.NET Tree控件的位置 vagerent的vs2005网站开发技巧 ASP.NET2.0

大年三十整理的asp.net资料!(不得不收藏)

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.Net MVC4 使用心得(四)分页、Partial View、删除、ajax返回

分页成功后,下面是ajax的页面操作。众所周知,webform中,对数据做了编辑或者删除操作后,只需调用相应控件的DataBind()方法,就可以在页面更新数据。只要将控件和触发器放在updatepanel里,便可以实现无页面刷新的...

asp.net资料

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asp.net速查手册呵呵

GridView/DataGrid单元格不换行的问题 如何在GridView中使用DataFromatString VS2005新控件之GridView 使用高级技巧系列[一][视频] VS2005新控件之GridView 使用高级技巧 几个.Net开源的CMS、Portal系统 gridview...

angular4随记——angular4使用datatable

angular4.0使用外部js库有两种方式: 一是通过npm安装,然后在angular-cli.json中进行引入 ... ...这里说明一下使用官方脚手架angular-cli建立项目之后...1)配置远程ajax数据源,不能正常请求。 2)分页不能正常工作

ASP.NET及C#网上资料小收藏

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一次痛苦的EasyUI使用和优化历程

1.原先我们的系统的数据展示是用GridView这个用户控件来展示的,但是其存在如下问题:  1)无法固定表头。  2)即使采用网上的固定表头方案,还是会存在表头列和数据列错位的  3)分页困难,而且每次

DWZ (JUI) 教程 navTabPageBreak 流程分析

 前一阵子有朋友问道 navTabPageBreak 查询参数无法传递的问题,只有一张图片,我很难找到具体原因,在这里我把整个流程分析一下,这样自己找... 我以表格控件分页显示数量为例。dwz-ria-1.4.3  先说一下流程

一些常用的技巧(内容设计到asp.net,javascript,sqlserver等)

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LayUI switch 开关监听 获取属性值、更改状态

今天在设计页面时,想使用一下 LayUI 的 switch 控件,在需要更改状态的时候进行 ajax请求传输 需要获取其中的自定义属性值,同时根据服务器返回数据进行状态的更改 通过参考文档及网友的经验,在此整理一番 使用...

jquery插件之DataTables 详细参数说明

DataTables(http://www.datatables.net/)应该是我到目前为止见过的,功能最强大的表格解决方案(当然,不计算其它整套框架中的table控件在内)。...从多种数据源获取数据(DOM,js Array, ajax file, server-side

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AJAX常见面试问题

 那你能说说封装好的 ajax里的几个参数吗 ?url: 发送请求的地址。type: 请求方式(post或get)默认为get。async: 同步异步请求,默认true所有请求均为异步请求。timeout : 超时时间设置,单位毫秒data:要求为...

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Kendo UI使用方法与教程

KendoUI是一套很棒的HTML5开发控件,它的优点是控件齐全,功能强...2.通过设置控件dataSource和服务端进行数据交互; 3.通过控件的Method和Configuration来操作和配置控件。 结合KendoUI的Demo:http://demos.tele...

DataTables 详细设置(1)

DataTables提供了针对表格的排序、浏览器分页、服务器分页、筛选、格式化、统计等强大功能,并提供了针对BootStrap前端框架的支持样式,可以非常方便快捷的融合入BootStrap整体风格中,是非常难能可贵的。

DWZ富客户端框架使用手册

DWZ 富客户端框架(jQuery RIA framework), 是中国人自己开发的基于 jQuery 实现的 Ajax RIA 开源框架. DWZ 富客户端框架设计目标是 简单实用、扩展方便、快速开发、RIA 思路、轻量级 DWZ 框架支持用 html 扩展的...

大年三十整理的asp.net资料!(经典)

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Jeecg Boot 2.2 首个里程碑版本发布,基于SpringBoot的低代码平台

项目介绍 JeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码开发平台,开源界“小普元”超越传统商业企业开发平台!采用前后端分离架构:... 引领的低代码开发模式(OnlineCoding模式-> 代码生成器模式-> 手工ME...

jQuery:收集一些基于jQuery框架开发的控件/jquery插件。(1)

Horizontal accordion: jQuery基于jQuery开发,非常简单的水平方向折叠控件。主页:http://letmehaveblog.blogspot.com/2007/10/haccordion-simple-horizontal-accordion.html (无法找到)下载:...

【JAVA面试】java面试题整理(2)

java面试题整理(2) JAVA常考点总结2 目录 1、 JVM内存划分 1 2、 乐观锁与悲观锁 3 3、Spring的理解 3 4、SpringMVC的理解 7 5、SpringMVC常问面试题 8 ...6、 Ajax的理解 16 7、 XML的三种解析 20...

第二章 BIRT设计器概述及本地化支持

2.1 BIRT设计器概述 2.1.1 基本概念 数据源数据的来源,或提供者。如xml数据源、jdbc数据源等。  数据集:数据集合,它必须与数据源关联...报表、数据集、数据源三者间的关系:数据源 --- 数据集 --- 报表

datatables dom 的简单使用

Datatables会添加一些控制元素在表格的周围,比如默认状态下改变每页显示条数(l)的空间在左上角,即使搜索框(f)在右上角,表格的信息(i)显示在左下角,分页控件(p)显示在右下角。 这些控件在给大家带来便利...

Bootstrap Table API 中文版(完整翻译文档)

>Bootstrap table API 中文文档(完整翻译文档) *$('#table').bootstrapTable({}); *看网上有中文版的,但有些就是字面直接译过来了,而且有的就没有翻译,那就打算自己再翻译一遍,每一条会尽 ...

ExtJs知识点概述

1.前言 ExtJS的前身是YUI(Yahoo User Interface)。经过不断的发展与改进,ExtJS现在已经成功发布到了ExtJS 6版本,是一套目前最完整和最成熟的javascript基础库之一,利用ExtJS构建的WEB应用具有与桌面程序一样的标准...

AjaxControlToolkit的安装与使用详解

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C语言游戏代码大全

双人贪吃蛇,别踩白方块,玫瑰花,矿井逃生等多种C语言游戏代码等你来实践!

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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