Atlas 学习笔记: ajax 改进 by Atlas

本文介绍如何在ASP.NET中使用AJAX实现文本框的自动补全功能,包括配置ScriptManager、设定自动补全行为及后端WebService的实现。

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

废话不多说,今天试试atlas

1.       加入atlas 的 scriptManager   因为是后台直接调webservice  所以加上webservice的地址

         < atlas:ScriptManager  ID ="scriptManager"  runat ="server" >
        
< Services >
            
< atlas:ServiceReference  Path ="WebService.asmx"   />
        
</ Services >
    
</ atlas:ScriptManager >


2.         OK 在来一个text    注意在后面 spanid 要加一个名字 这个名字要和下面对应起来
     < input  id ="Text1"  type ="text"   />< span  id ="Text1__autocomplete" ></ span >


3.        这段代码大家看看  指定  text1 要完成的行为   behaviors 里面指定了autoComplete 指定了方法serviceMethod="GetCompletionList"      minimumPrefixLength ="1" 指定你输入多少个字符就开始触发这个auto事件最后  completionList ="Text1__autocomplete" 这个名字和第二步的名字 要统一
   < script  type ="text/xml-script" >
  
<page xmlns:script="http://schemas.microsoft.com/xml-script/2005">
    
<components>
    
      
<label id="Text1" targetElement="Text1">
        
<behaviors>
          
<autoComplete serviceURL="WebService.asmx" serviceMethod="GetCompletionList" minimumPrefixLength="1" completionList="Text1__autocomplete" />
        
</behaviors>
      
</label>
      
    
</components>
    
<references>
    
</references>
  
</page>
</ script >


4   下面来写webservice时候实现 的代码  基本上就是一个查询 注意返回值的类型
    [WebMethod]
    
public   string [] GetCompletionList( string  prefixText)
    
{
        
string temp = "";
        List
<string> suggestions = new List<string>();
        
if (prefixText != "")
        
{
            
string mySelectQuery = "SELECT ContactName FROM Customers where ContactName like '" + prefixText + "%'";
            SqlConnection myConnection 
= new SqlConnection(@"server=ZTE-WUANCHENG/wuancheng_zte;database=Northwind;User ID=sa;password=;Persist Security Info=true;");
            SqlCommand myCommand 
= new SqlCommand(mySelectQuery, myConnection);
            myConnection.Open();
            SqlDataReader myReader 
= myCommand.ExecuteReader();
            
            
try
            
{               
                
while (myReader.Read())
                
{
                    suggestions.Add(myReader.GetString(
0));
                    temp 
= temp + myReader.GetString(0+ "";
                }

                
            }

            
finally
            
{
                
// always call Close when done reading.
                myReader.Close();
                
// always call Close when done reading.
                myConnection.Close();
            }

        }



        
return suggestions.ToArray();
    }



5 . ok  看看效果


 

http://www.cnblogs.com/arthur_wuancheng/archive/2006/03/16/351319.html

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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