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:本文系统研究了基于粒子群算法(PSO)的微网优化调度方法,并重点引入需求响应机制以提升微电网运行的经济性与可靠性。研究构建了一个综合考虑风能、光伏、储能、柴油发电机、燃气轮机等多种分布式能源的微电网模型,建立了以最小化系统综合运行成本为目标,涵盖燃料成本、环境污染惩罚、购售电费用及需求响应激励成本的多目标优化模型。文中详细阐述了粒子群算法的数学原理及其在求解此类非线性、多维度、带约束的复杂优化问题中的独特优势,通过Matlab编程实现了完整的算法流程与仿真分析,验证了所提方法在有效降低系统运行成本、平抑负荷波动、提高可再生能源消纳率以及增强微网应对需求侧变化灵活性方面的显著效果。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、从事新能源、智能电网及相关领域研究的科研人员,以及致力于微电网规划与运行优化的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于教学与科研,深入理解微网优化调度的核心挑战、数学建模方法及智能优化算法的应用;②为实际微电网项目的规划设计、运行策略制定提供可靠的算法工具和技术参考;③作为智能优化算法(如PSO)在综合能源系统中成功应用的典型案例,推动先进算法在能源互联网领域的研究与实践。; 阅读建议:建议读者在学习过程中,务必结合文中的Matlab代码进行上机实践,重点关注目标函数的设计逻辑、各类物理约束(如功率平衡、设备出力、储能容量等)的数学表达,以及PSO算法中关键参数(如种群规模、惯性权重、学习因子)的设置与调优技巧,可通过改变参数或扩展模型(如加入更多能源形式或转化为多目标优化)来加深理解和掌握。

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