[译]Razor内幕之模板

本文详细解析了ASP.NET中内联模板的使用方法及其实现过程,包括如何创建自定义帮助类以及如何在模板中使用自定义参数。通过实例演示,展示了如何在页面中重复输出特定内容,并介绍了HelperResult类的作用。

Razor中的内联模板特性并没有被广泛讨论,但是它提供了将内联模板作为方法参数的能力。现在只有asp.net页面中的Grid helper使用了内联模板,也并没有很多关于如何创建自己的模板帮助类的文档,但是本文会对其进行一定的探讨。

首先,我们来看一下当使用内联模板的时候生成了什么代码。下面通过一个 "Repeat"的模板帮助类来说明,这个帮助类的功能是按照指定的次数重复输出模板内容。使用这个帮助类的页面内容如下:

<!DOCTYPE html>  

<html>  

     <head>  

         <title>Repeat Helper Demo</title>  

     </head>  

     <body>  

         <p>Repeat Helper</p>  

         <ul>  

             @Repeat(10, @<li>List Item</li>);  

         </ul>  

     </body>  

</html>  

当运行它的时候,我们会看到以下页面:

接下来我们看看"Repeat"的实现。本例中将代码写在了页面中,但是你可以将它写到App_Code中的静态类中,然后引用它。在Razor中"@functions"块能够将你写的代码注入到生成的类文件中。

@using System.Text;  

@functions {  

      public static IHtmlString Repeat(int times, Func<int, object> template) {  

           StringBuilder builder = new StringBuilder();  

          for(int i = 0; i < times; i++) {  

              builder.Append(template(i));  

          }  

          return new HtmlString(builder.ToString());  

      }  

}  

不难发现,传入的模板被认为是Func<int, object>类型的,当我们调用它的时候,得到的是运行模板的结果。需要注意的是builder.Append(template(i)); 这行代码中,我们向模板函数传递了一个参数。让我们看看调用Repeat的时候生成的C#代码:

this.Write(Repeat(10,item => new Microsoft.WebPages.Helpers.HelperResult(__writer => {  

     @__writer.Write(" ");  

     @__writer.Write("<li>List Item</li>");  

})));  

看起来有些复杂,但是本质上所做的工作就是生成了一个接受单个"item"参数的lambda表达式,"item"参数的类型是由传给它的方法决定的。当lambda执行的时候,构建并返回一个HelperResult。 HelperResult是asp.net web框架定义的一个类,它封装了向TextWriter写文本的托管代码,通过这样的封装,只要对象重写了ToString方法来返回执行模板的结果,我们就能够像处理字符串一样处理它。(实际上的逻辑是先看对象是不是HelperResult,如果是那么就直接调用内部托管,如果不是那么调用对象的ToString方法)。

本例中"item"参数的使用方式和Grid helper中先向模板传递当前数据项然后使用它的方式相似。Repeat helper将迭代数作为参数传递进去,然后我们就可以在模板中通过"@item"来访问它。例如:

@Repeat(10, @<li>List Item #@item</li>);  

会输出:

总之,如果你要在自己的帮助方法中使用Razor模板,那么就增加一个Func<?, object>类型的参数,其中"?"可以替换成任何你需要的类型。

本例完整代码如下:

@using System.Text;

@functions {

public static IHtmlString Repeat(int times, Func<int, object> template) {

StringBuilder builder = new StringBuilder();

for(int i = 0; i < times; i++) {

builder.Append(template(i));

}

return new HtmlString(builder.ToString());

}

}

 

<!DOCTYPE html>

<html>

<head>

<title>Repeat Helper Demo</title>

</head>

<body>

<p>Repeat Helper</p>

<ul>

@Repeat(10, @<li>List Item #@item</li>);

</ul>

</body>

</html>


<%= Repeat(10, item => new HelperResult(writer => writer.Write("Foo"))); %>

查看原文,点击此处

注:如果发现有翻译不恰当或者疏漏的地方请反馈给我,我会及时更正,谢谢!

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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