我看AutoEventWireup

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这句代码是自动生成的,在代码的第一句,那么你理解这个 意思吗?

下面,着重说一下AutoEventWireup。大家可能不太注意这个,系统自动生成的一般我们情况下不用考虑,下面我们通过一个例子看一下这到底是什么?

如下是一个简单的计算机例子,三个Textbox控件,两个Label,一个Button组成。在这里我们的AutoEventWireup的值为True。


我们看一下代码:

 

  1. namespace ASP.NET
  2. {
  3. public partial class _Default : System.Web.UI.Page
  4. {
  5. protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
  6. {
  7. this.TextBox1.Text = "1";
  8. this.TextBox2.Text = "2";
  9. }
  10. protected void Button1_Click(object sender, EventArgs e)
  11. {
  12. double a, b, c;
  13. try
  14. {
  15. a = double.Parse(this.TextBox1.Text);
  16. b = double.Parse(this.TextBox2.Text);
  17. }
  18. catch
  19. {
  20. Response.Write("只能输入数字");
  21. return;
  22. }
  23. c = a + b;
  24. this.TextBox3.Text = c.ToString();
  25. }
  26. }
  27. }


我们在Page_Load事件中给Textbox1和Textbox2都赋值了,下面我们运行一下:


根据我们设定的结果出现了,现在我们把AutoEventWireup的值设为False看看

其他代码全不变,运行结果:


思考1,为什么Textbox1和Textbox2没有被赋值?

 

咱们现在把AutoEventWireup的值改为True,其他代码不变,相加一个试试,运行结果:

输入8+8点击求和,可以看到如下页面:


不论输入多少次结果总是1+2=3。

思考2,为什么相加结果不变?如何修改可以得到我们想要的结果?

 

现在我们就回答以上的两个问题。

1.在AutoEventWireup为False的情况下,Textbox1和Textbox2没有被赋值,则没有执行Page_Load方法,为什么?MSDN解释:AutoEventWireup 指示页的事件是否自动连网。如果启用事件自动连网,则为 true;否则为 false。简单来说就是Page指令的AutoEventWireup属性置为True时,该页框架将自动调用页事件,即Page_Load,Page_Init方法,这种情况下,不需要任何显示的Handles子句或委托。当AutoEventWireup为True是,Html中服务端脚本才被执行。

2.在AutoEventWireup为True的情况下,不论输入任何数运行结果总是1+2=3,因为AutoEventWireup为True时每次提交页面都会先执行行Page_Load方法,再执行控制的事件方法。从表面看,就是Page_Load成了aspx.cs文件中必须而且首先执行的方法。那么如何解决呢?有两种方法:(1)将AutoEventWireup置为False;(2)使用Page类的IsPostBack属性,修改Page_Load方法代码,如下:

 

  1. protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
  2. {
  3. if (!this.IsPostBack)
  4. {
  5. this.TextBox1.Text = "1";
  6. this.TextBox2.Text = "2";
  7. }
  8. }

如此问题便解决了。

下面加深一步思考:在Textbox1和Textbox2两个文本框中分别赋值1和2后,单击求和按钮,讲表单中控件的值传送到服务器,Default.aspx.cs中的程序依次执行Page_Load方法和Button_Click方法,然后再一次生成HTML网页。当再一次生成HTML网页时,两个文本框应该会自动设置为初始值(即空值)状态,这就是Web的无状态性,即Web不能够保存上次程序完成时的那些变量值,但是事实上这是的TextBox1和TextBox2两个文本框中仍然显示着单击求和按钮之前的1和2,是什么将1和2自动填写在两个文本框中呢?好吧,是ASP.NET用另一种方法讲控件的值或状态持续地保存了下来,具体做法:

服务器执行Default.aspx.cs中所有的程序后,将当前控件的状态值记录到表单的一个隐藏区域()中,在提交后,ASP.NET解析这个隐藏域的值,重新获取各控件的状态,这样就能够保持Web控件的状态不停地传递下来,这个过程有点像操作系统调用中断时,将当时各寄存器的状态都保存起来,中断结束后,再将寄存器的状态又恢复回来。大家可能注意到当提交操作时地址栏中会有一个常常的QueryString,其中有一个键值名为_VIEWSTATE,就是保存各个控件状态。在浏览器中查看网页源码能够找到如下代码:


 

综上,当我们需要赋初始值时,AutoEventWireup这个属性一定要注意,否则很容易犯错误。

个人理解,如有错误,敬请指正!

详细AutoEventWireup <@ Page language=c# AutoEventWireup="false"和“True”>的研究 @ Page 里面的属性是ASP.NET页面中最基础的组成部分。可也包涵了很多麻烦在里面,因为种种原因导致必须研究一下这个属性AutoEventWireup AutoEventWireup 用我的理解方式是这样:(Auto解释是自动,Event解释是事件,Wire解释关联结构模式,up解释是在上面) 个人理解的方式来推断这个属性所实现的功能。 首先,从浏览器触发的事件不能理科在本地得 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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junboyboy
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