Html.ActionLink参数问题

.NET技术 > ASP.NET [问题点数:60分,结帖人wozhaozhe2008]
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解决Html.ActionLink生成的a标签href参数含有?length参数问题

使用Html.ActionLink方法生成链接时自动多生成了一个参数length,有两种方式可以解决这个问题。 原代码: @Html.ActionLink("登录", "Login", "Account","", new { @class = "navbar-brand" }) 方法一: 把...

asp.net MVC 之 Html.ActionLink

@Html.ActionLink有10个重载 示例代码 说明 @Html.ActionLink("LinkText","ActionName") 在生成的超链接中,LinkText指定的文本不可以为Null或空,否则程序会报错 @Html.ActionLink("博客园","Index"),生成一...

值不能为 null 或为空。参数名: linkText

参数名: linkText 说明: 执行当前 Web 请求期间,出现未经处理的异常。请检查堆栈跟踪信息,以了解有关该错误以及代码中导致错误的出处的详细信息。 异常详细信息: System.ArgumentException: 值不能为 null ...

@html.ActionLink的几种参数格式

该重载的第一个参数是该链接要显示的文字,第二个参数是对应的控制器的方法, 默认控制器为当前页面的控制器,如果当前页面的控制器为Products,则 Html.ActionLink("detail","Detail") 则会生成 all   ...

Html.ActionLink传递参数

刚刚接触ASP.NET MVC,...不需要传递参数时,可直接使用:ActionLink(linkText, actionName) 传递参数时,使用:ActionLink(linkText, actionName, routeValues) 例如: @Html.ActionLink(“Diso”, "Browse", new

MVC中的Html.ActionLink的介绍

第一个参数:要显示的文本,第二个参数:视图名 例如: → 跳转到About页面 2、Html.ActionLink("linkText","actionName","controlName") 第一个参数:要显示的文本,第二个参数:视图名, 第三个参数:...

细说@Html.ActionLink()的用法

原文链接 https://www.cnblogs.com/sunshineground/p/4360469.html 一、@Html.ActionLink()概述  在MVC的Rasor视图引擎中,微软采用一种全新的方式来表示从前的超链接方式,它代替了从前的繁杂的超链接...

MVC3中的Html.ActionLink

以下使用参数文字说明: linkText:生成的链接所显示的文字 类型:stringactionName:对应控制器的方法 类型:stringrouteValues:向对应的action传递的参数 类型:object 或 ...

ActionLink的几个用法,适合刚接触MVC的新手看

最近在给学校的公众号写微信墙,用户即将上墙的消息控制台页面中,ActionLink()发挥了很大的作用。他不仅仅可以充当一个跳转的链接,还可以用来调用自己或其他控制器的方法。 学MVC不久,以为要在页面上实现一个...

MVC Html.ActionLink的用法

该重载的第一个参数是该链接要显示的文字,第二个参数是对应的控制器的方法视图,默认控制器为当前页面的控制器   例如: Html.ActionLink("跳转到About页面", "About");   重载二、 Html.ActionLink("linkText",...

System.Web.Mvc.HtmlHelper”不包含“ActionLink”的定义

编译错误??说明: 在编译向该请求提供服务所需资源的过程中出现错误。请检查下列特定错误详细... 编译器错误消息: CS1928: “System.Web.Mvc.HtmlHelper”不包含“ActionLink”的定义,并且最佳扩展方法重载“System.

@Html.ActionLink

 这种重载的第一个参数是该链接要显示的文字,第二个参数是对应的控制器的方法(Action),默认控制器为当前页面对应的控制器。  例如,当前页面的控制器为ProductsController:@Html.ActionLink("detial&...

@ Html.ActionLink的用法详解

该重载的第一个参数是该链接要显示的文字,第二个参数是对应的控制器的方法, 默认控制器为当前页面的控制器,如果当前页面的控制器为Products,则 Html.ActionLink("detail","Detail") 则会生成 all

ASP.NET MVC输出生成Url链接详解

ASP.NET mvc经常有页面跳转和输出Url链接的时候,下面我们就来说说ASP.NET MVC中怎么输出生成友好的Url链接。据我了解有三种常用的方法。我的Global.asax是如下注册路由的:public static void RegisterRoutes...

Html.ActionLink的用法

Html.ActionLink的用法 本文导读:MVC提供了自动构造重写地址的方法——Html.ActionLink,该方法有五个重载,用起来非常灵活和方便,下面简单介绍Html.ActionLink的几个方法的应用。 重载方法使用参数文字说明...

Ajax.ActionLink 用法

ActionLink方法的第一个参数指定了链接文本,第二个参数是要异步调用的操作的名称。类似于同名的HTML辅助方法,AJAX辅助方法ActionLink也提供了各种重载版本,用来传递控制器名称、路由值和HTML特性。 如下使用...

C# @html.ActionLink的几种参数格式

该重载的第一个参数是该链接要显示的文字,第二个参数是对应的控制器的方法, 默认控制器为当前页面的控制器,如果当前页面的控制器为Products, 如 Html.ActionLink("detail","Detail") 则会生成 <a href="/...

Html.ActionLink的几种用法

参数一:显示文本,参数二:方法名2.Html.ActionLink(“linkText”,”actionName”,”controlName”) 参数一:显示文本,参数二:方法名,参数三:控制器名3.Html.ActionLik(“linkText”,”actionName”,Values) ...

Html.ActionLink无法跳转

Html.ActionLink

ActionLink的用法

//在视图中传入id @Html.ActionLink(“Edit”,”Edit”,new{id=item.ProductID})  相应的Controller也要用ID来取到这个值。这是一种约定。 Public ActionResult Edit(int id) ...该重载的第一个参数是该链接

Html.ActionLink 几种重载方式说明及例子

该重载的第一个参数是该链接要显示的文字,第二个参数是对应的控制器的方法,默认控制器为当前页面的控制器,如果当前页面的控制器为Products,则 Html.ActionLink("detail","Detail") 则会生成 "/Products/Detail...

Html.ActionLink参数

Html.ActionLink用于输出链接,以下是带参数的例子: @Html.ActionLink("编辑", "Edit", new {id= "1" }) 其中"编辑"是链接文本,Edit是Action名,使用new {id= "1" }传参数ID=1 纤细说明如下: 一 ...

Html.ActionLink、Url.Action的用法

最近在公司做一个股票频道的项目,web层...这里是对Html.ActionLink Url.Action的用法的一些体会   " %> http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> http://www.w3.org/1999/xhtml">  公司概

ASP.NET MVC5 路由知识总结

我们知道在ASP.NET Web Forms中,一个URL请求往往对应一个aspx页面,一个aspx页面就是一个物理文件,它包含对请求的处理。 而在ASP.NET MVC中,一个URL请求是由对应的一个Controller中的Action来处理的,由URL ...

深入理解ASP.NET MVC路由表生成URL原理

通常我们被推荐在view设计时使用Html.ActionLink(…)产生链接,这样做的优势就是,url可以根据路由表生成。路由机制的另一个职责便是根据路由表生成url,而不是由我们手动编写。接下来深入分析一下其原理。  类似...

ASP.NET MVC 重点教程一周年版 第九回 HtmlHelper

许多时候我们会遇到如下场景在写一个编辑数据的页面时,我们通常会写如下代码 1: input type="text" value= name="title" />由前篇我们所讲的Helper演化,...ASP.NET MVC提供了一个HtmlHelper用于生成有数据绑定的Htm

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!

汇编语言程序设计

汇编语言是一门低级程序设计语言,在数以千计的计算机语言中,有着不可替代的重要地位,广泛地用于开发操作系统内核、设备驱动程序等。随着近年来物联网、嵌入式系统的发展,汇编语言在行业中的地位也再次攀升,在2017年1月的TIOBE排行榜上,再次进入前十。对大多数学习计算机的人士而言,是理解计算机系统核心知识的一个桥梁,在人才培养中也起着特殊的作用。课程面向计算机初学者,介绍汇编语言程序设计基础的部分。 绍寄存器、内存、程序结构、模块化程序设计、中断等内容,课程重视对学习方法的指导和引导,提倡和支持用实践的方式开展学习,目标是培养学习者的自学能力和实践能力,以此支持对最新的汇编语言开发技术的学习。

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)。

R语言绘图基础

介绍R语言的绘图基础,如固有颜色、RGB取色、主题调色板介绍,文字字体、颜色、大小等参数详解,点样式、颜色、大小等参数详解,线条样式、颜色、粗细等参数详解;详细介绍R低级绘图函数:标题、图例、坐标轴、网格线、点、线等;后介绍了R绘图函数:散点图、线图、箱线图、散点图矩阵、气泡图等。 通过此课程,了解R语言的绘图基础,熟练运用R低级绘图函数,熟练运用R高级绘图函数绘制图形

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