Asp.net ajax 学习笔记

于 2009-12-22 17:41:00 发布 · 74 阅读 · 0

本系列笔记详细介绍了ASP.NET AJAX的基础知识和技术要点，包括UpdatePanel组件的服务器端及客户端使用方法，如何从客户端调用WebService等内容。适合ASP.NET AJAX初学者和技术进阶者阅读。
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ASP.NET AJAX 实战　学习笔记(一)
05-19
### ASP.NET AJAX 实战 学习笔记(一) #### 第一章 ASP.NET AJAX 基础 ##### 1.1 什么是Ajax **Ajax**（Asynchronous JavaScript and XML，异步JavaScript和XML）是一个术语，首次由用户体验专家Jesse James ...
ASP.NET AJAX 实战 学习笔记(二)
05-19
【ASP.NET AJAX实战学习笔记(二)】 在深入探讨ASP.NET AJAX之前，首先理解Microsoft Ajax Library至关重要。这个JavaScript库是Microsoft专门为实现异步更新和增强Web应用交互性而设计的。它不仅支持主流浏览器，如...
ASP.NET实用代码学习笔记
ASP.NET学习笔记的知识点整理： 1. ASP.NET概述： ASP.NET是微软推出的一个用于网页开发的框架，基于.NET Framework。它允许开发者使用.NET语言如C#、VB.NET等来构建动态网页、网络应用和Web服务。ASP.NET通过使用...
ASP.NET AJAX入门：核心技术与应用解析
"ASP.NET AJAX 实战 学习笔记(一)" 在ASP.NET AJAX的世界中，开发者可以构建更高效、响应更快的Web应用程序，提供类似桌面应用的用户体验。这一技术允许前端与后端服务器进行异步通信，无需刷新整个网页即可更新...
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ASP.NET MVC使用Ajax的辅助的解决方法
01-01
因为我们如果使用Ajax的话必须要了解Jquery，这篇博客我们将大致了解一下ASP.NET MVC如何使用Ajax的辅助方法，此博客是我的读书笔记，如果那里写的不好，还请各位朋友提出来，我们共同学习。1．准备工作　(1)在MVC刚...
sharding-jdbc示例代码
12-19
sharding-jdbc示例代码
ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
12-19
QPdfiumDemo
【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
量子信息科学入门
12-19
本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。
企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计
12-19
内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
手机端AIDE编译器安卓版推箱子游戏软件代码.txt
12-19
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文件行政工作满意度调查表sheet
12-19
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C++面试题解析[可运行源码]
12-19
本文详细解析了C++方向的常见面试题，涵盖了从基础概念到高级技术的多个方面。内容包括函数内字符数组越界问题、引用与指针的区别、C/C++程序的内存分区、快速排序的思想与优化、IO多路复用机制、Linux常用命令、动态规划的本质、MySQL优化、索引使用条件、SQL语句优化、数据库索引底层实现、HTTP与HTTPS区别、高并发系统设计、链表相交问题、IP地址存储、new/delete与malloc/free区别、函数重载与覆盖、大小端机器、守护进程、多线程优缺点、长连接与短连接、二分图应用、class与struct区别、虚函数与纯虚函数、memset函数等。这些内容不仅帮助求职者准备面试，也为开发者提供了深入的技术参考。
基于JavaScript的金融市场模拟器源代码，用于模拟金融市场行为、投资者心理和生成机器学习训练数据的仿真系统
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72页-绿色矿山建设实施方案.pdf
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绿色智慧矿山正引领采矿业迈向一场深刻的科技革命，它融合了信息化、自动化与智能化技术，旨在构建安全、高效、经济、绿色的现代矿山体系。 在国家政策与标准的推动下，绿色智慧矿山不仅注重经济效益，更将环境保护置于首位，通过智能化装备如4D-GIS地质技术、无人掘进系统等，实现生产过程的精准控制与资源高效利用。同时，大数据与AI技术的深度应用，为矿山管理提供了科学决策支持，从智能开采到安全监控，全方位提升矿山运营水平。 智能生产平台与智慧管理平台的搭建，更是将生产流程与管理决策紧密相连，形成了一套自感知、自分析、自优化的智慧体系。 未来，绿色智慧矿山将持续创新，引领技术潮流，同时促进产业链上下游的紧密合作，共同推动矿山行业的可持续发展。 这场革命不仅是技术的飞跃，更是对传统采矿模式的深刻变革，它要求我们以更加绿色、安全、高效的方式开采资源，为子孙后代留下一个更加美好的地球家园。 作为IT领域的参与者，我们应积极拥抱这一变革，用科技的力量推动绿色智慧矿山的构建，共创采矿业的美好未来。
qiyubrother_DelphiHttpsPost_28944_1766035690979.zip
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项目管理基于实战经验的项目经理九大核心技能体系：业务调研、解决方案、产品演示全流程方法论
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项目经理的《九阴真经》
参数估计Picard迭代在非线性常微分方程参数估计中的应用研究（Matlab代码实现）
12-19
【参数估计】Picard迭代在非线性常微分方程参数估计中的应用研究（Matlab代码实现）
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