about gridview

本文介绍如何在 ASP.NET 中使用 GridView 控件结合 CheckBox 实现对表格中某一行的动态隐藏功能。通过绑定 RowDataBound 和 RowCreated 事件,以及 CheckBox 的 CheckedChanged 事件,可以实现在用户更改 CheckBox 状态时隐藏或显示对应行。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 <asp:GridView ID="GridView1" runat="server" Width="708px"  OnRowDataBound="GridView1_RowDataBound" OnRowCreated="GridView1_RowCreated">
                   <Columns>
                   <asp:TemplateField>
                 <ItemTemplate>
                 <asp:CheckBox  ID="cb1" AutoPostBack="true" Checked="true" OnCheckedChanged="go"  runat="server" />
                 </ItemTemplate>
                   </asp:TemplateField>
                   </Columns>
              </asp:GridView> 

   public void go(object sender,EventArgs e)
    {
        CheckBox cb = (CheckBox)sender;
        GridViewRow gvr = (GridViewRow)cb.Parent.Parent;
       
         gvr.Visible = false;

       

    } 

 
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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