母版页和相对路径

本文探讨了ASP.NET中母版页使用相对路径时可能遇到的问题,特别是在不同目录下的内容页加载资源时出现的路径错误。文章介绍了几种解决方法,包括使用服务器端控件、根路径语法以及ResolveUrl方法。

一个经常让开发人员疑惑的问题是母版页是如何处理相对路径的。如果你使用的是静态文字,这一问题不会困扰你。不过,如果你加入了<img>标签或者指向其他资源的HTML标签,问题就可能发生。

当你把母版页和内容页放在不同的目录时,问题就发生了。把母版页和内容页分放到不同的目录,这是大型网站推荐使用的最佳实践。实际上,微软建议你在专门的文件夹里保存所有的母版页。不过,如果你不够小心,使用相对路径时会带来问题。

例如,假设你把母版页放在一个叫做MasterPages的子文件夹里,并在母版页里加入了如下的<img>标签:

假设文件\MasterPages\banner.jpg存在,这看起来是行得通的。甚至在Visual Studio设计环境会出现图片。但是,如果你在另一个子文件夹里创建了一个内容页,路径就会被解释成相对于那个文件夹。如果文件在那里不存在,就会得到 一个破损的链接而看不到图片。更糟的是,如果有一幅具有相同文件名的另外一个图片,你会不经意地得到一幅错误的图片。

这样的问题之所以会发生,是因为<img>标签是普通的HTML。所以,ASP.NET不会接触到它。遗憾的是,当ASP.NET创建 内容页的时候,这个标签就不合适了。相同的问题出现在向其他页面提供相对链接的<a>标签以及用来把母版页链接到样式表 的<link>元素。

要解决这一问题,你可以预先把URL写成相对于内容页面的地址。不过这会带来混淆,限制母版页使用的范围,并且产生在设计环境里不正确显示母版页的负面效应。

另一个快捷的解决方案是把图片标签变成服务器端控件,这样ASP.NET就会修复这个错误:

 

这个解决办法会起作用是因为ASP.NET根据这一信息创建一个HtmlImage服务器控件。这个对象在母版页的Page对象实例化后创建,此时,ASP.NET把所有路径解释为相对于母版页的位置。你可以使用同样的技术来修复<a>标签对其他页面的链接。

你还可以使用根路径语法,并用"~"字符作为URL的开头。例如,下面这个<img>标签毫无歧义地指向网站的MasterPages文件夹中的banner.jpg文件。

遗憾的是,这种语法只对服务器端控件有效。如果你要对普通的HTML产生同样的效果,你需要在链接里包含域名的完整的相对路径。这样的HTML代码难看且不可移植,所以不推荐使用。

 

摘录自:http://book.51cto.com/art/200809/91060.htm

刚刚在做项目中时遇到的这个问题,呵呵...特此记录....项目进展缓慢....老大要发火啦...郁闷....

中餐牛腩粉¥4.2

今天在解决这个问题的时候另一个问题又出现了,现在我要在母版页引入jquery的文件,按照上面的方法我写成   

<script src="js/jquery.js" type="text/javascript" runat="server"></script>

可是在运行的时候却出错了,说是jquery.js中的第12行的$符号不知道是什么意思,然后我把runat="server"去掉后就又运行成功了,看来是不能加runat="server"这个属性了,可是这样的话我在另一文件夹中套用母版页的时候又会出现上面这个相对路径的错误了,经到优快云论坛发贴问,解决方法如下:

<script src='<%=ResolveUrl("~/js/jquery.js") %>' type="text/javascript"></script>

第一次知道有ResolveUrl这个方法,还真不错,呵呵...

 

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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