.NET社区
DotNet2.0种DetailsView后台编辑更新数据的问题
墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要 关注 + 加入社区还有,就是 触发的dtvDetail_ModeChanging和dtvDetail_ModeChanged这2个事件的问题,应该在哪里写更新代码?
protected void dtvDetail_ModeChanging(object sender, DetailsViewModeEventArgs e)
{
switch (e.NewMode.ToString())
{
case "Edit":
this.dtvDetail.ChangeMode(DetailsViewMode.Edit);
TextBox txb = new TextBox();
txb = (TextBox)this.dtvDetail.FindControl("txbVoteItems");
txb.ReadOnly = false;
break;
case "Insert":
this.dtvDetail.ChangeMode(DetailsViewMode.Insert);
break;
case "":
this.dtvDetail.ChangeMode(DetailsViewMode.ReadOnly);
break;
default:
break;
}
}
相关推荐
基于Html的华理计算机专业实践项目碉堡音游设计源码
该项目是一款基于HTML的华理计算机专业实践项目——碉堡音游设计源码，包含27个文件，涵盖7个JPG图片、6个HTML页面、5个JavaScript脚本、3个CSS样式表、2个PHP脚本、2个PNG图片、1个Markdown文档和1个MP3音频文件。项目融合了HTML、JavaScript、CSS和PHP等多种编程语言，旨在提供一个完整的音游设计解决方案。
使用ROCm和AMD GPU进行机器学习基准测试：复现我们的MLPerf推理提交
衡量新技术的性能是自古以来的一种实验，常常引人入胜（例如，我们仍然用马力来比较新电动汽车电机的性能）。在迅速发展的机器学习（ML）领域，MLPerf在2018年5月2日由MLCommons成立，迅速成为衡量AI准确性、速度和效率的黄金标准。MLPerf为训练、高性能计算和推理性能提供了基准测试。行业中的公司使用MLPerf的提交结果来评估各种GPU和软件平台的性能，并根据这些结果做出技术采用决策。
AMD 与 Nvidia：哪个 GPU 更好？
AMD 和 Nvidia 在图形处理单元 (GPU) 方面继续引领创新，不断提高性能和功能的标准。一段时间以来，这两个巨头一直处于创新的最前沿，相互竞争，并将想象变为现实。人们想要胜利；因此，GPU 技术在2023 年预算 GPU市场中已经取得了长足的进步。
技术转移机构如何基于数据提升项目撮合精准度？.docx
技术转移机构如何基于数据提升项目撮合精准度？
超扭滑模与快速终端滑模的永磁同步电机无感控制：理论、离散化实现与仿真研究（Simulink仿真实现）
内容概要：本文系统研究了超扭滑模控制（STSMC）与快速终端滑模控制（FTSMC）在永磁同步电机（PMSM）无感控制中的应用，重点涵盖其理论基础、离散化实现方法及Simulink仿真验证。文章深入阐述了两种高阶滑模控制策略的设计原理，利用磁链无感观测技术实现转子位置与速度的精确估计，从而省去物理传感器，有效提升了系统的可靠性与鲁棒性。同时，提供了完整的Simulink仿真模型构建方案，包括控制器设计、关键参数整定及动态响应性能分析，充分验证了所提出的方法在零速与低速工况下的卓越控制性能和有效性。; 适合人群：具备电机控制、现代控制理论基础知识及熟练掌握MATLAB/Simulink仿真技能的研究生、科研人员与工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解高阶滑模控制在电机驱动系统中的设计思想与具体实现；②掌握基于滑模观测器的无感控制核心技术；③开展永磁同步电机高性能控制算法的理论研究、仿真验证与工程化探索。; 阅读建议：建议将文中详尽的理论推导与Simulink仿真模型相结合进行学习，重点关注滑模面的构建、抖振抑制策略的实施以及离散化处理的细节，有条件的研究者可进一步将算法移植到DSP等硬件平台进行实验验证，以深化对理论的理解并检验其实际应用效果。
