ASP.NET 2.0 中实现模板中的数据绑定系列

本文探讨了ASP.NET 2.0中模板化数据绑定控件的改进,包括简化后的Eval方法及在DataList和FormView控件中的应用。通过实例展示了如何使用这些控件展示数据。
模板化的数据绑定控件为我们在页面上显示数据提供了根本的灵活性。你可能还记得ASP.net v1.x中的几个模板化控件(例如DataList和Repeater控件)。ASP.NET 2.0仍然支持这些控件,但在模板中绑定数据的语法已经被简化和改善了。本文将讨论在数据绑定控件模板中绑定数据的多种方法。
  
    数据绑定表达式
  
    ASP.NET 2.0改善了模板中的数据绑定操作,把v1.x中的数据绑定语法DataBinder.Eval(Container.DataItem, fieldname)简化为Eval(fieldname)。Eval方法与DataBinder.Eval一样可以接受一个可选的格式化字符串参数。缩短的Eval语法与DataBinder.Eval的不同点在于,Eval会根据最近的容器对象(例如DataListItem)的DataItem属性来自动地解析字段,而DataBinder.Eval需要使用参数来指定容器。由于这个原因,Eval只能在数据绑定控件的模板中使用,而不能用于Page(页面)层。当然,ASP.NET 2.0页面中仍然支持DataBinder.Eval,你可以在不支持简化的Eval语法的环境中使用它。
  
    下面的例子演示了如何使用新的简化的Eval数据绑定语法绑定到DataList数据项模板(ItemTemplate)中的Image、Label和HyPerlink控件。
  
  <asp:DataList ID="DataList1" RepeatColumns="5" Width="600" runat="server" DataSourceID="ObjectDataSource1">
   <ItemTemplate>
    <asp:HyperLink ID="HyperLink1" runat="server" NavigateUrl='<%# Eval("PhotoID", "PhotoFormViewPlain.aspx?ID={0}") %>'>
    <asp:Image ID="Image1" Runat="server" ImageUrl='<%# Eval("FileName", "images/thumbs/{0}") %>' /></asp:HyperLink>
    <asp:Label ID="CaptionLabel" runat="server" Text='<%# Eval("Caption") %>' />
   </ItemTemplate>
  </asp:DataList><br />
  <asp:ObjectDataSource ID="ObjectDataSource1" runat="server" TypeName="DataComponentTableAdapters.PhotosTableAdapter" SelectMethod="GetPhotosForAlbum">
  
    数据绑定也可以作为控件的主题定义(theme definition)的一部分,这样我们就可以通过改变主题来随意地改变模板化控件的布局和外观。但是Theme(主题)模板中只能使用Eval(或者后面讨论的Bind)。绑定到任意的用户代码是被禁止的。
  
    FormView控件
  
    DataList控件在来自数据源的数据项中进行迭代操作,并为每个数据项输出ItemTemplate(数据项模板)。这对于显示数据项列表是有用的,但是通常情况下,你希望在一个窗体中实现单条数据项的绑定操作。为了实现这个目的,ASP.NET 2.0引入了FormView控件,它能够在任意的模板中每次显示一个数据项。DetailsView和FormView之间的主要差异在于,DetailsView拥有内建的表格显示方式,而FormView需要使用用户自定义的显示模板。在其它方面FormView和DetailsView对象模型是非常相似的。下面的例子显示了一个绑定到ObjectDataSource的FormView控件。该FormView的ItemTemplate属性包含数据绑定的Image、Label和HyperLink控件,与前面的DataList示例类似。
  
  <asp:FormView ID="FormView1" runat="server" DataSourceID="ObjectDataSource1">
   <ItemTemplate>
    <asp:Label ID="CaptionLabel" runat="server" Text='<%# Eval("Caption") %>' Font-Size="32pt" /><br />
    <asp:Image ID="Image1" runat="server" ImageUrl='<%# Eval("FileName", "images/{0}") %>' />
    <asp:HyperLink ID="HyperLink1" Text="Back to Album" NavigateUrl='<%# Eval("AlbumID", "PhotosDataList.aspx?ID={0}") %>' runat="server" />
   </ItemTemplate>
  </asp:FormView>
  <asp:ObjectDataSource ID="ObjectDataSource1" runat="server" TypeName="DataComponentTableAdapters.PhotosTableAdapter" SelectMethod="GetPhoto">
   <SelectParameters>
  <asp:QueryStringParameter Name="PhotoID" DefaultValue="9" QueryStringField="ID" />
  </SelectParameters>
  </asp:ObjectDataSource>
  
    FormView与DetailsView类似,也跟踪当前显示的数据项,但是当数据源返回列表的时候,我们也可以选择支持多个数据项的分页操作。下面的例子显示了一个带有分页功能的FormView。
  
  <asp:FormView ID="FormView1" Runat="server" DataSourceID="SqlDataSource1"
  HeaderText="Books for Author" AllowPaging="True">
   <ItemTemplate>
    <asp:Image ID="Image1" ImageUrl='<%# Eval("title_id","~/Images/{0}.gif") %>' Runat="server" />
    <asp:Label ID="Label1" Font-Size="1.2em" Font-Bold="true" Text='<%# Eval("title") %>' runat="server" />
    <asp:Label ID="Label2" Text='<%# Eval("price","{0:c}") %>' runat="server" />
   </ItemTemplate>
  </asp:FormView>
  <asp:SqlDataSource ID="SqlDataSource1" Runat="server" SelectCommand="SELECT dbo.authors.au_id, dbo.titles.title_id, dbo.titles.title, dbo.titles.type, dbo.titles.price, dbo.titles.notes FROM dbo.authors INNER JOIN dbo.titleauthor ON dbo.authors.au_id = dbo.titleauthor.au_id INNER JOIN dbo.titles ON dbo.titleauthor.title_id = dbo.titles.title_id WHERE (dbo.authors.au_id = @au_id)"
  ConnectionString="<%$ ConnectionStrings:Pubs %>">
  <SelectParameters>
  <asp:QueryStringParameter Name="au_id" DefaultValue="213-46-8915" QueryStringField="ID" />
  </SelectParameters>
  </asp:SqlDataSource> 
 
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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