请问客户端调用一个服务器端控件客户端页面会下载这个控件的哪些内容?

longbow74 2003-10-22 11:53:27
如果控件有很多在服务器端执行的代码,所以很大,应该不会被下载到客户端吧
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yanyl2001 2003-10-23
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zsww 2003-10-23
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服务器端的代码是在服务器上运行!

要不然.net对服务器的要求比较高啊:(

-----------努力学习 不断实践 虚心讨教---------
littlechang 2003-10-23
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不是,服务器端代码是不提交到客户端的,只是在需要的时候,把执行的结果提交到客户端
bpy_r 2003-10-22
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gz
竹君子 2003-10-22
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服务器端的控件会被解释成客户端控件(html)显示在你的页面上
服务器端的控件---在服务器上先进行解释的ie控件
活靶子哥哥 2003-10-22
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控件最后还是以html显示的
cpp2017 2003-10-22
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你看一下source code就知道了,当然viewstate里面也包含了一些内容,就是hidden id='ViewState'的value里面
rgbcn 2003-10-22
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際上,當Client端從瀏覽器發出一個ASPX網頁的要求到Web Server,Web Server會先檢查輸出快取 ( output cache ) 中是否有此網頁,或者此網頁是否已被編譯成DLL了。所謂的輸出快取,是ASP.NET之中加快程式處理的一個機制。當一個網頁被執行過之後,除了產生DLL之外,同時會有一份物件的實體 ( instance ) 儲存在輸出快取之中,這樣第二個使用者就可以很快的啟動該網頁了。這種方式兼顧了JIT ( just-in-time compiler ) 的好處及編譯式語言的執行速度,所以使用ASP.NET對網際網路程式設計而言,勢必是未來的趨勢。
若找不到此網頁的output cache或編譯過的DLL,此時便啟動parser將此網頁parse 成原始程式碼 (source code),然後由編譯器 (Compiler) 將其編譯成DLL。此時DLL將會存放在codeGen目錄之下 ( WINNT\Microsoft.NET\Framework\v1.0.2204\CodeGen\ )。

然後,ASP.NET的Engine ( xspisapi.dll ) 便從編譯過的程式碼來產生Page物件,並適時地回存網頁與控制項的狀態資訊,處理所回傳的事件,然後將執行的結果傳回到Client端。

若Client端再次要求執行同一個網頁時,伺服器便再一次從輸出快取中找尋此網頁,或找尋編譯過的DLL。不過此時若伺服器找到了編譯過的DLL,便省略掉編譯的步驟,直接從編譯過的DLL建立物件。接著和上面的過程一樣,適時地回存網頁與控制項的狀態資訊,處理發生的事件,然後將執行的結果回傳到Client端 。
rgbcn 2003-10-22
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基本上,ASP.NET和ASP的網頁都是由IIS所執行的。ASP程式是直譯式的程式,IIS接收到Client端的HTTP Request 之後,將網頁取出,及時將Server端的Script編譯之後,再將結果和HTML程式碼一並透過HTPP Response回應到Client端的瀏覽器之中。這樣的執行方式,並不需要利用太多的伺服器端的資源,因為IIS一次只針對一個網頁之中的程式執行編譯的動作。


ASP.NET的環境大大的改進了ASP的缺點。在ASP.NET的環境之中,每一個頁面 ( Page ) 都是一個物件。當使用者發出一個HTTP Request,要求開啟ASPX網頁的時候,ASP.NET引擎 (xspisapi.dll) 會先將ASPX的網頁編譯成一個DLL檔案。接著將此網頁當成一個類別 (Class),在記憶體中建立此物件的實體 (Object Instance),並進行初始化作業。最後才將執行結果回傳到Client端。
longbow74 2003-10-22
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我的代码都是在服务器执行的,我怎么能避免它被下载到客户端?
longbow74 2003-10-22
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比如我有很多自己的方法在控件中,这些方法实际上被解释成了JavaScript下载到客户端是不是?
ddangerous169 2003-10-22
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lf
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。

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