Response.Redirect和Server.Transfer区别

本文详细对比了Response.Redirect与Server.Transfer两种页面跳转方式的特点及适用场景。阐述了它们在发送请求次数、资源消耗、参数传递等方面的区别,并给出了具体的应用建议。

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简单来说,Response.Redirect会由Client送出两次;
Request,Server.Transfer则只送出一次,着个部分我们可以从下方的简单范例中观察到,我在画面上放两个按钮,一个执行Response.Redirect,另一个执行Server.Transfer:
using System;  
using System.Collections.Generic;  
using System.Linq;  
using System.Web;  
using System.Web.UI;  
using System.Web.UI.WebControls;  
public partial class StartPage : System.Web.UI.Page  
{  
    protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)  
    {  
 
    }  
    protected void Button1_Click(object sender, EventArgs e)  
    {  
        Response.Redirect("EndPage.aspx");  
    }  
    protected void Button2_Click(object sender, EventArgs e)  
    {  
        Server.Transfer("EndPage.aspx");  
    }  

按下Button1执行Response.Redirect时,会分别对StartPage.aspx和EndPage.aspx发出Request
按下Button2执行Server.Transfer时,则只会对StartPage.aspx进行一次Request
发送一次和两次请求在效率方面的考虑上自然是发送一次请求会比较节约服务器资源,那Response.Redirect在什么情况下使用呢?我们可以参考如下资料:
What is the difference between server.transfer and response.redirect methods
Response.Redirect should be used when:
we want to redirect the request to some plain HTML pages on our server or to some other web server
we don't care about causing additional roundtrips to the server on each request
we do not need to preserve Query String and Form Variables from the original request
we want our users to be able to see the new redirected URL where he is redirected in his browser (and be able to bookmark it if its necessary)
Server.Transfer should be used when:
we want to transfer current page request to another .aspx page on the same server
we want to preserve server resources and avoid the unnecessary roundtrips to the server
we want to preserve Query String and Form Variables (optionally)
we don't need to show the real URL where we redirected the request in the users Web Browser
几点注意事项:
1.Response.Redirect可以跨越不同的WebSite;
Server.Transfer则只能在同一个WebSite中
2.Response.Redirect会显示转址后的网址既真实网络地址
Server.Transfer则会保留原有的网址从而隐藏真实地址
3.Response.Redirect送出的是一个全新的Request,所以本来的QueryString和Form的参数等将不会被保留下来;相对的Server.Transfer则可以选择保留环境变量

有这言声出之前被问过的一个问题,有两台服务器A和B,在B中设置可存取的来源IP,其定义了A的IP,也就是说A是具有存取B的权限,但是使用者目前只能连接到A的WebSite,我能否通过esponse.Redirect或者Server.Transfer去存取B?
答:Server.Transfer因为无法跨越WebSite,先被淘汰了;
Response.Redirect则因为会发出两次请求,且这两次请求都是客户端直接发出的,客户端的IP只要没有被设置为在B的可存取IP清单上,就会出现没有权限的提示,因为Response.Redirect并不代表有A协助请求到B上,所以得出的结论是两个方法都是不可行的,正确的做法是在B上部署
Service或者由A发送WebRequest后去接受B的回传内容。

 

参考:

 

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练评估实例分割AI模型,用于精确识别分割室内环境中的物体,如家具、电器人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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