Asp.net MVC2学习笔记3-View

MVC架构解析
本文深入讲解MVC架构中视图(View)的概念及其与控制器(Controller)和方法(Action)的关系。介绍了如何通过ViewData在控制器和视图间传递数据,并探讨了视图的创建方式及返回类型。

前面我们说过了控制器(controller) 和方法(action);

 

本次要说的就是View以及和控制器(controller)、方法(action)之间的关系;

 

大家都知道 MVC中的 V 就是View 的意思,就是呈现给用户的界面,以往的asp.net项目中叫webform,以前做asp.net的时候就是在工具箱里面拖控件出来,然后简单的排版一下就ok了,大多数用的服务器控件来完成,然而我们会发现在生成的页面中包含大量的hidden字段,微软就是通过这边的hidden字段的内容来维护每个服务端控件状态的,如果页面很多服务端控件的话整个页面就显得很臃肿。

 

而mvc推出后,就不再推荐使用服务端控件(当然是可以使用的),而用传统的手写html来完成(似乎又回到过去了?呵呵)。

 

首先我们说一下View 和Controller、action之间的关系:

 

Controller -->Action -->View

 

 

前几篇文章说过如何从我们输入的URL中找到route ,再找到controller,并去找到对应的action。而且也说过了action 的几种返回类型。

今天的主角就是View 类型:

 

  

这里是默认Home 控制器下的Index 方法

 

1、ViewData["Message"]="Welcome to ASP.NET MVC!" ,这里控制器和view之间传递参数、内容 可以通过ViewData 来实现,ViewData存放的内容是key/value形式,类似 Session等

 

2、return View(); 这里就是返回一个view,这里它是没有带参数的,默认就是该Action名称(Index);(我注:所以你也可以用return View("Index");来代替,也可以用这样的方法来选择呈现哪一个页面)此时会去 Views/Home 文件夹下找Index.aspx 这个页面,如果找到,皆大欢喜,返回 Index.aspx 内容,如果找不到,不好意思报错,提示你找不到文件,呵呵。

 

MVC_Views 

 

这里的 View 有8个重载的构造函数,常用的除了无构造函数外,还有可以带一个 viewname 的字符串:

return View("About"); 此时就可以根据 About 来寻找对应的aspx 页面文件了;

View(string viewname,string mastername);指定页面文件名和模板名;

 

还有些构造函数的方式,大家可以在vs里面查看一下。

 

view 创建方式:

 

1、Views/对应的controller 文件夹上右键添加-- View(我注:应该直接在Views文件里右键,add->View就可以了

2、在Controller的方法里面右键,有个Add View 菜单。(我注:不知道是不是版本不一样,我看到的是Add->New Item,然后自己选择MVC VIEW PAGE

 

这里 View 的文件名尽量和Action名称一样,这样就可以直接通过action 名称来找到view了。

 

 

转自:http://www.cnblogs.com/bboy/archive/2010/01/13/1646420.html

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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