[ASP.NET]确保代码正确的绑定

本文详细介绍了在ASP.NET中如何正确使用控件属性绑定,并强调了调用DataBind()方法的重要性。通过示例展示了如何将请求参数绑定到服务器控件的Text属性,并确保其在页面加载时正确显示。

当给某个控件的某个属性,通过<%#%绑定后,一定要记得调用这个控件的DataBInd()方法,否则这个绑定是不起作用的。

[DefaultProperty("Text")]
    [ToolboxData("<{0}:ServerControl1 runat=server></{0}:ServerControl1>")]
    public class ServerControl1 : WebControl
    {
        [Bindable(true)]
        [Category("Appearance")]
        [DefaultValue("")]
        [Localizable(true)]
        public string Text
        {
            get
            {
                String s = (String)ViewState["Text"];
                return ((s == null) ? "[" + this.ID + "]" : s);
            }

            set
            {
                ViewState["Text"] = value;  //如果不调用这个控件的DataBind()方法,这行代码不会执行
            }
        }

        protected override void RenderContents(HtmlTextWriter output)
        {
            output.Write(Text);
        }
    }

<cc1:ServerControl1 ID="ServerControl1" runat="server" Text='<%# Request.QueryString["key"] %>' />
protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
    ServerControl1.DataBind();
}



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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