ASP.NET知识总结(2.对比Get和Post提交方式)

本文详细对比了HTTP协议中的GET和POST两种请求方式的特点与应用场景。GET请求数据可见且大小受限,适合简单操作;POST请求数据量不受限且更安全,适用于敏感数据提交。

2.对比GetPost提交方式

get:《1在地址栏中通过?key1=value1&key2=value2...的方式传值

      《2传递的数据用户可以直接在url中看到

      《3因为http协议规定地址栏中的数据有大小限制,所以通过get请求不可能传 递大量数据

      《4get请求的页面,当重复刷新请求的时候,可以直接刷新,浏览器不会提示  “小窗口”,提示用户是否重复提交

      《5get请求的内容可以直接添加到收藏夹,可以把get请求的地址直接发送给   别人

6get请求接收:string txt1=context.Request.QueryString["txt1"];

post:《1传递的数据不是在地址栏中直接显示,而是在请求报文体中传递数据

 《2post可以提交大量数据

 《3post提交数据相对安全,因为没有直接显示到地址栏中

 《4post提交的地址(请求的地址),无法加入收藏夹,无法直接拷贝地址发送   给别人(因为地址栏中,没有参数,数据是在报文体中),所以地址栏中拷    贝的地址不带参数

 《5重复刷新,浏览器有提示

 《6post请求接收:string txt1 = context.Request.Form["txt1"];

总结: 1.都是采用键值对的方式提交

name属性指定键,value属性指定值,以=连接键值对。再以&连 

接多个请求信息。再以?符号连接请求地址和参数。

2.如果不希望区分请求方式。可以直接使用Request索引器

  string txt1 = context.Request["txt1"];

3.get的请求信息在头中

4.post的请求信息在体中

    5.如果Get中有一个键和Post中的一个键一样,以Get中的键为准。

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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