ASP.NET页面传递值的方式(转)

Android BluetoothSocket BluetoothSocket是Android中用于在蓝牙设备之间进行数据传输的一种Socket。它提供了一种类似于TCP/IP协议的数据传输方式,可以在两个设备之间建立一个虚拟的通信管道,使得两个设备之间可以进行数据的传输和接收。BluetoothSocket可以用于客户端和服务端之间的通信,通过BluetoothSocket可以实现数据的双向传输。 阅读详情

面传值是学习asp.net初期都会面临的一个问题,总的来说有页面传值、存储对象传值、ajax、类、model、表单等。但是一般来说,常用的较简单有QueryString,Session,Cookies,Application,Server.Transfer。

一、QueryString

QueryString是一种非常简单的传值方式,他可以将传送的值显示在浏览器的地址栏中。如果是传递一个或多个安全性要求不高或是结构简单的数值时,可以使用这个方法。但是对于传递数组或对象的话,就不能用这个方法了。

这种方法的优点:1.使用简单,对于安全性要求不高时传递数字或是文本值非常有效。

这种方法的缺点:1.缺乏安全性,由于它的值暴露在浏览器的URL地址中的;2.不能传递对象。

使用方法:1.在源页面的代码中用需要传递的名称和值构造URL地址;2.在源页面的代码用Response.Redirect(URL);重定向到上面的URL地址中;3.在目的页面的代码使用Request.QueryString["name"];取出URL地址中传递的值。

例子:(1)a.aspx

  1. private void Button1_Click(object sender, System.EventArgs e)   
  2. {   
  3. string s_url;   
  4. s_url = "b.aspx?name=" + Label1.Text;   
  5. Response.Redirect(s_url);   
  6. } 

(2)b.aspx

  1. private void Page_Load(object sender, EventArgs e)   
  2. {   
  3. Label2.Text = Request.QueryString["name"];   
  4. } 

二、Session

想必这个肯定是大家使用中最常见的用法了,其操作与Application类似,作用于用户个人,所以,过量的存储会导致服务器内存资源的耗尽。

优点:1.使用简单,不仅能传递简单数据类型,还能传递对象;2.数据量大小是不限制的。

缺点:1.在Session变量存储大量的数据会消耗较多的服务器资源;2.容易丢失。

使用方法:1.在源页面的代码中创建你需要传递的名称和值构造Session变量:Session["Name"]="Value(Or Object)";2.在目的页面的代码使用Session变量取出传递的值。Result = Session["Nmae"]

注意:session不用时可以销毁它,销毁的方法是:清除一个:Session.Remove("session名");清除所有:Session.Clear();

例子:(1)a.aspx

  1. private void Button1_Click(object sender, System.EventArgs e)   
  2. {   
  3. Session["name"] = Label.Text;   
  4. } 

(2)b.aspx

  1. private void Page_Load(object sender, EventArgs e)   
  2. {   
  3. string name;   
  4. name = Session["name"].ToString();   
  5. } 

三、Cookie

这个也是大家常使用的方法,Cookie用于在用户浏览器上存储小块的信息,保存用户的相关信息,比如用户访问某网站时用户的ID,用户的偏好等,用户下次访问就可以通过检索获得以前的信息。所以Cookie也可以在页面间传递值。Cookie通过HTTP头在浏览器和服务器之间来回传递的。Cookie只能包含字符串的值,如果想在Cookie存储整数值,那么需要先转换为字符串的形式。

与Session一样,其是什对每一个用户而言的,但是有个本质的区别,即Cookie是存放在客户端的,而session是存放在服务器端的。而且Cookie的使用要配合ASP.NET内置对象Request来使用。

优点:1.使用简单,是保持用户状态的一种非常常用的方法。比如在购物网站中用户跨多个页面表单时可以用它来保持用户状态。

缺点:1.常常被人认为用来收集用户隐私而遭到批评;2.安全性不高,容易伪造。

使用方法:1.在源页面的代码中创建你需要传递的名称和值构造Cookie对象:

  1. HttpCookie objCookie = new HttpCookie("myCookie","Hello,Cookie!");  
  2. Response.Cookies.Add(cookie);  

2.在目的页面的代码使用Cookie对象取出传递的值:Result = Request.Cookies[ "myCookie" ].Value;

例子:(1)a.aspx

  1. private void Button1_Click(object sender, System.EventArgs e)  
  2. {  
  3. HttpCookie objCookie = new HttpCookie("myCookie","Hello,Cookie!");  
  4. Response.Cookies.Add(objCookie);   
  5. } 

(2)b.aspx

  1. string myName1Value;  
  2. myName1Value = Request.Cookies[ "myCookie" ].Value; 

四、Application

Application对象的作用范围是整个全局,也就是说对所有用户都有效。它在整个应用程序生命周期中都是有效的,类似于使用全局变量一样,所以可以在不同页面中对它进行存取。它和Session变量的区别在于,前者是所有的用户共用的全局变量,后者是各个用户独有的全局变量。

可能有人会问,既然所有用户都可以使用application变量,那他可以用在什么场合呢?这里举个例子:网站访问数。多个请求访问时都可以对它进行操作。

优点:1.使用简单,消耗较少的服务器资源;2.不仅能传递简单数据,还能传递对象;3.数据量大小是不限制的。

缺点:1.作为全局变量容易被误操作。所以单个用户使用的变量一般不能用application。

使用方法:1.在源页面的代码中创建你需要传递的名称和值构造Application变量:Application["Nmae"]="Value(Or Object)";2.在目的页面的代码使用Application变量取出传递的值。Result = Application["Nmae"]

注意:常用lock和unlock方法用来锁定和解锁,为了防止并发修改。

例子:(1)a.aspx

  1. private void Button1_Click(object sender, System.EventArgs e)   
  2. {   
  3. Application["name"] = Label1.Text;   
  4. } 

(2)b.aspx

  1. private void Page_Load(object sender, EventArgs e)   
  2. {   
  3. string name;   
  4. Application.Lock();   
  5. name = Application["name"].ToString();   
  6. Application.UnLock();   
  7. } 

五、Server.Transfer

这个才可以说是面象对象开发所使用的方法,其使用Server.Transfer方法把流程从当前页面引导到另一个页面中,新的页面使用前一个页面的应答流,所以这个方法是完全面象对象的,简洁有效。

Server.Transfer是从当前的ASPX页面转到新的ASPX页面,服务器端执行新页并输出,在新页面中通过Context.Handler来获得前一个页面传递的各种数据类型的值、表单数据、QueryString.由于重定向完全在服务器端完成,所以客户端浏览器中的URL地址是不会改变的。调用Server.Transfer时,当前的ASPX页面终止执行,执行流程转入另一个ASPX页面,但新的ASPX页面仍使用前一ASPX页面创建的应答流。

ps:比较Server.Transfer和Response.Redirect的区别。

(1)Server.Transfer在服务器端完成,所以客户端浏览器中的URL地址是不会改变的;Response.Redirect是客户端完成,向服务器端提出新的页面处理请求,所以客户端浏览器中的URL地址是会改变的。

(2)Server.Transfer在服务器端完成,不需要客户端提出请求,减少了客户端对服务器端提出请求。

(3)Server.Transfer只能够转跳到本地虚拟目录指定的页面,也就是工程项目中的页面,而Response.Redirect则十分灵活,可以跳转到任何URL地址。

(4)Server.Transfer可以将前一个页面的各种类型的值传到新的页面;Response.Redirect则只能借助URL中带参数或是结合上面四种办法把各种类型的值传到新的页面。

优点:1.直接在服务器端重定向,使用简单方便,减少了客户端对服务器端提出请求;2.可以传递各种数据类型的值和控件的值。

缺点:1.客户端浏览器中的URL地址是不改变,会导致在新的页面可能出现一些意想不到的问题。比如如果源页面和目的页面不在同一个虚拟目录或其子目录下,那么使用相对路径的图片、超链接都会导致错误的指向。

使用方法:1.在源页面的代码中,使用Page类的Server.Transfer跳到另一个页面传递页面数据:Server.Transfer("b.aspx","false");2.在目的页面中,使用Context.Handler来接收数据:FormerPage formerPage = (FormerPage)Context.Handler; 然后用formerPage的属性和方法来获取前一个页面的值,或者直接用Context.Items["myParameter "]

例子:(1)a.aspx

  1. public string Name   
  2. {   
  3. get{ return Label1.Text;}   
  4. }   
  5. private void Button1_Click(object sender, System.EventArgs e)   
  6. {   
  7. Server.Transfer("b.aspx");   
  8. } 

(2)b.aspx

  1. private void Page_Load(object sender, EventArgs e)   
  2. {   
  3. a newWeb; //实例a窗体   
  4. newWeb = (source)Context.Handler;   
  5. string name;   
  6. name = newWeb.Name;   
  7. } 

原文链接:http://www.cnblogs.com/lyeo/archive/2012/05/07/2487108.html

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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ASP.NET页面之间传递值的四种方式

ASP.NET页面之间传递值的几种方式 页面传值是学习asp.net初期都会面临的一个问题,总的来说有页面传值、存储对象传值、ajax、类、model、表单等。但是一般来说,常用的较简单有QueryString,Session,Cookies,Application。 一、QueryString QueryString是一种非常简单的传值方式,他可以将传送的值显示在浏览器的地址栏中。如果是传递一个或多个安全性要求不高或是结构简单的数值时,可以使用这个方法。但是对于传递数组或对象的话,就不能用这个方法了。 这

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ASP.NET页面之间传递值的几种方式缺点以及优点

页面传值是学习asp.net初期都会面临的一个问题,总的来说有页面传值、存储对象传值、ajax、类、model、表单等。但是一般来说,常用的较简单有QueryString,Session,Cookies,Application,Server.Transfer这几种方式;很多初学者并不知道它们的优缺点是什么? 1、QueryString:是一种非常简单的传值方式,他可以将传送的值显示在浏览器的地址栏...

weixin_44589334的博客 1093
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SmilingKevin
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