获取GridView列中控件的标签

本文详细介绍了如何在ASP.NET应用程序中使用GridView控件显示数据,并通过示例展示了如何设置GridView的各项属性来实现特定的功能,例如绑定数据、定义列显示、响应按钮点击等。

例 在HTML端     

 <asp:GridView ID="gridMembersList" AutoGenerateColumns="False" GridLines="None" 

           >             onrowcommand="gridMembersList_RowCommand">
        <Columns>
        <asp:TemplateField HeaderText="User Name">
        <ItemTemplate>
            <asp:Literal ID="ltrlName">             <asp:Literal ID="ltrlSlno" runat="server" Visible="False" 
                Text='<%# Eval("Id") %>'></asp:Literal>
        </ItemTemplate>
        </asp:TemplateField>
        
        <asp:TemplateField HeaderText="View More">
        <ItemTemplate>
            <asp:Button ID="btnViewmore"  CommandArgument="<%# ((GridViewRow) Container).RowIndex %>" CommandName="More">         </ItemTemplate>
        </asp:TemplateField>
        </Columns>

        </asp:GridView>

在.CS端

   >             DataSet ds = new DataSet();
           >             gridMembersList.DataBind();
        }
    }


   >         {
           >             Literal ltrlslno = (Literal)gridMembersList.Rows[index].FindControl("ltrlSlno");
            Literal>             Button btnview=(Button)gridMembersList.Rows[index].FindControl("btnViewmore");
           >             ScriptManager.RegisterStartupScript(this, this.GetType(), "Message", "alert('" + ltrlName.Text+ "');", true);
        }
    }


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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