protected override void OnPreRender(EventArgs e) { base.OnPreRender(e); RenderJS(); } private void RenderJS() {
Page.ClientScript.IsClientScriptBlockRegistered(SCRIPT_ID))//如果还没有注册语句，则注册 { Page.ClientScript.RegisterClientScriptBlock(this.GetType(),SCRIPT_ID,SCRIPT_CONTENT); } } private co
如图: 点击浏览,选择图片之后,右面显示图片... 第一步: 创建CtFileUpLoad.ascx ...%@ Control Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="CtFileUpLoad.ascx.cs" Inherits="WebParts_CtFileUpLoad" %>...tab...
自定义验证控件主要是继承自BaseValidator(该类实现了IValidator),我们只需要按照自己的规则实现EvaluateIsValid()方法即可。 如果要想在客户端验证的话，可以重写OnPreRender方法。 常用属性和方法介绍： ...
1.系统是会判断如果同一控件在页面中加载多次，只会注册一次脚本...在render方法中 RegisterClientScriptBlock是不起作用的，加在控件的OnLoad中即可 转载于:https://www.cnblogs.com/lishenglyx/archive/2011/11/30...
今日写自定义控件的时候发现。RegisterClientScriptBlock注册JS无效。代码如下： // 写入JS if (_enableLoadingState) { // System.Text.StringBuilder sb ...
包含以下几个知识: 1.服务器端向客户端添加脚本变量 2.服务器端向客户端添加数组 3.服务器端向客户端添加js脚本 public class ConfirmOnclick:Button ... private string _scriptPath = "ControlClientScript/";...
ClientScriptManager类公开了使用客户端脚本的主要应用程序接口，HttpBrowserCapabilities类方便我们开发不同种类浏览器使用的控件，Ajax让我们实现自定义控件不必将包含控件的页面提交到Web服务器端就与其通讯
最近一段时间一直在学习自定义控件学习相关的资料，个人觉得在自定义开发过程中首先要明白自定义控件中各个事件调用的顺序，只有在了解事件调用顺序的基础上，才能够有的放矢的去在适当的时候加载适当的控件和事件，...
在Visual Studio中，所有的ASP.NET 2.0控件都是自定义控件，创建自己的自定义控件一般需要完成以下三步。(1)在站点APP_Code下创建一个新类；(2)修改这个类，让它成为WebControl类(包含在System.Web.UI.WebControls...
例子： 在单页面中该代码工作正常，从后台逻辑让前台弹出一个窗口 ScriptManager.RegisterClientScriptBlock(this, this.GetType(),
asp.net控件继承自Control.UniqueID,ClientID属性. 实现接口: 1、数据回发接口。IPostBackDataHandler 两个方法： LoadPostData(PostDatakey key,PostBackDataCollention pos){ //获取属性的上次请求的值，间接...
难度： 2摘要：尽管从技术角度讲，ASP.NET 服务器控件的所有功能都可以在服务器端执行，但通常情况下通过添加客户端脚本可以大大增强服务器控件的可用性。本文将探讨服务器控件发送客户端脚本的两种方法，还将构建两...
自定义控件在AJAX的UpdatePanel中使用时 添加javascript脚本方法 ScriptManager.RegisterClientScriptBlock(this.TemplateControl, this.GetType(), "KKK", "alert('成功');", true); if(Request.Cookies[...
自定义验证码控件类： using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Linq; using System.Text; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI....
简单的自定义控件三 在学习了控件的生命周期之后，我们来进一步处学习。这节我们把简单的js判断放到控件里面，同时对不可用的控件要禁止其提交行为。 好的，首先分析下，我怎么知道页面上那些是我自定义的控件呢，...
前面我们已经把嵌入资源讲完了，不知道大家有没有得到收益，本章主要讲自定义事件，也就是给TextBox注册一个点击事件. 引言 不知道道上的朋友有没有注意到TextBox控件没有点击事件，就连网上非常火爆...
转载自：http://blog.csdn.net/lifuyun/article/details/1688008， 原博客中附有源代码 (一). 概述 1. 实现GridView表头固定表体滚动效果 2. 继承GridView的所有功能, 增加扩展功能, 表体滚动功能; 不...
有时在做自定义控件时，可能需要包含很多js结合使用，特别是在线编辑器这种重量级的自定义控件，一般的控件可能也会包含很多javascript，我们通常的处理办法有大致有两种： 1.先构造脚本字符串，然后通过直接用...
在MSDN上看到的文章，原文名称为Who Is Looking: Building a Custom ASP.NET Control that uses Javascript, Cascading Style Sheets, and Ajax，下载以后经过测试，感觉确实不错，下面根据我的理解整理了一下其实现...
ASP.NET自带的日期控件可能有很多朋友用着觉得不太方便，我们可以自己动手写一个，当然主要 还是JS完成，为了让开发时使用更方便，在此将它封装成自定义控件，效果如图：关于这个控件有些部分还没有完成，以前写的...
当鼠标悬浮到控件对象上, 右击, 会弹出此自定义控件. 2. 仅当控件支持oncontextmenu事件.(二). 运行如图 (三). 用法 1. 将PopupTraceMenur控件Dll添加引用到Web站点工程中 2. 从工具箱拖动一个PopupTraceMenu...
用户自定义空间不是继承自Page，因此不能直接使用ClientScript这个类。如果要使用这个类，需要通过找到调用页面对象的方式。具体做法： this.Parent.Page 找到这个对象之后，就可以像在普通页面中一样，自由调用...
在Visual Studio中，所有的ASP.NET 2.0控件都是自定义控件，创建自己的自定义控件一般需要完成以下三步。(1)在站点APP_Code下创建一个新类；(2)修改这个类，让它成为WebControl类(包含在System.Web.UI.WebControls...
在前几次任务里我们开发一个星级控件并逐渐为其增加一新的特性，在本次任务里，我们将开发一个较复杂的自定义控件，该自定义控件需要实现折叠面板的功能。用户可以向面板控件中自由添加控件，该控件呈现出来后会根据...
类层次public class TimePicker : WebControl, INamingContainer其中INamingContainer是一个标记接口，标识在 Page 对象的控件层次结构内创建新 ID 命名空间的容器控件。2.重载的方法分析2.1 创建子控件...
在一般情况下,DataGrid控件每次实现翻页操作时,都会将数据源中的数据重新调用一次,当数据中数据很多时,这样做就会很浪费系统资源和降低程序的执行效率.这时候我们一般通过自定义分页来解决这个问题. DataGrid控件的...
【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）。
深入浅出Lua学习 深入浅出Lua学习
代码文件与B站上的视频教程同步，记录完整的模型分析建模过程，还有注意事项，包括我自己走的弯路，代码内容与接下来我要发布的博客同步。
