gridview rowcommand

本文介绍了ASP.NET中的GridView控件如何通过RowCommand事件处理用户交互,包括如何使用CommandName属性触发不同操作,以及如何利用DataKeys属性获取行数据。提供了具体的事件处理方法和代码示例。

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

GridView.RowCommand 事件 GridView.DataKeys 属性
2008-04-22 19:52

在单击 GridView 控件中的按钮时,将引发 RowCommand 事件。这使您可以提供一个这样的事件处理方法,即每次发生此事件时执行一个自定义例程。

GridView 控件中的按钮也可调用该控件的某些内置功能。若要执行这些操作之一,请将按钮的 CommandName 属性设置为下表中的某个值。

CommandName 值

说明

“Cancel”

取消编辑操作并将 GridView 控件返回为只读模式。引发 RowCancelingEdit 事件。

“Delete”

删除当前记录。引发 RowDeletingRowDeleted 事件。

“Edit”

将当前记录置于编辑模式。引发 RowEditing 事件。

“Page”

执行分页操作。将按钮的 CommandArgument 属性设置为“First”、“Last”、“Next”、“Prev”或页码,以指定要执行的分页操作类型。引发 PageIndexChangingPageIndexChanged 事件。

“Select”

选择当前记录。引发 SelectedIndexChangingSelectedIndexChanged 事件。

“Sort”

GridView 控件进行排序。引发 SortingSorted 事件。

“Update”

更新数据源中的当前记录。引发 RowUpdatingRowUpdated 事件。

尽管单击上表中所列出的按钮时将引发 RowCommand 事件,但仍建议您使用该表中列出的事件来执行该操作。

GridViewCommandEventArgs 对象传递到事件处理方法,以便您可以确定被单击按钮的命令名和命令参数。

Note注意

GridViewCommandEventArgs 类未包含一个用于指示单击按钮所在行的属性。如果需要知道哪个行引发了事件,请使用 CommandArgument 属性将行的索引传给事件处理方法。

GridView.DataKeys 属性
属性值

类型:System.Web.UI.WebControls..::.DataKeyArray

一个 DataKeyArray,其中包含 GridView 控件中每一行的数据键。

当设置了 DataKeyNames 属性时,GridView 控件自动为该控件中的每一行创建一个 DataKey 对象。DataKey 对象包含在 DataKeyNames 属性中的指定的字段的值。DataKey 对象随后被添加到控件的 DataKeys 集合中。使用 DataKeys 属性检索 GridView 控件中特定数据行的 DataKey 对象。

说明:

可使用 SelectedDataKey 属性检索当前选中行的 DataKey 对象。还可以使用 SelectedValue 属性直接检索当前选中行的数据键值。

代码:前台加两个模板列后台代码如下
  1. protected void GridMeetRoom_RowDataBound(object sender, GridViewRowEventArgs e)
  2.         {
  3.             if (e.Row.RowType == DataControlRowType.DataRow)
  4.             {
  5.                 GridViewRow myrow = e.Row;
  6.                 string RoomId = GridMeetRoom.DataKeys[myrow.RowIndex].Value.ToString();
  7.                 LinkButton lnk = (LinkButton)e.Row.FindControl("lnkDetail");
  8.                 lnk.Attributes.Add("OnClick""window.showModalDialog('MeetRoomDetails.aspx?oomId=" + RoomId + "','','')");
  9.                 LinkButton lnk2 = (LinkButton)e.Row.Cells[3].FindControl("lnkBook");
  10.                 lnk2.CommandArgument = e.Row.RowIndex.ToString();
  11.                 Button btn = (Button)e.Row.Cells[3].FindControl("Book");
  12.                 btn.CommandArgument = e.Row.RowIndex.ToString();
  13.              }
  14.         }
  15. protected void GridMeetRoom_RowCommand(object sender, GridViewCommandEventArgs e)
  16.         {
  17.             if (e.CommandName == "Book")
  18.             {
  19.                 //string DataKeyName = Convert.ToString(e.CommandArgument);
  20.                 //int RowIndex = GridMeetRoom.SelectedRow.RowIndex;                
  21.                 //string RoomId = GridMeetRoom.DataKeys[RowIndex][DataKeyName].ToString();
  22.                 int index = Convert.ToInt32(e.CommandArgument);
  23.                 string RoomId = GridMeetRoom.DataKeys[index].Value.ToString();
  24.                 string url = "MeetRoomBook.aspx?RoomId=" + RoomId + "";
  25.                 Response.Redirect(url);
  26.             }
  27.             if (e.CommandName == "BookInfo")
  28.             {
  29.                 //string RoomId = GridMeetRoom.SelectedDataKey.ToString();
  30.                 int index = Convert.ToInt32(e.CommandArgument);
  31.                 string RoomId = GridMeetRoom.DataKeys[index].Value.ToString();
  32.                 string url = "MeetRoomBookInfo.aspx?RoomId=" + RoomId + "";
  33.                 Response.Redirect(url);
  34.             }
  35.         }

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值