ASP.NET母版页Title的使用

最新推荐文章于 2025-09-15 09:23:49 发布

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#asp.net #数据库 #server

本文介绍了ASP.NET中母版页和子页标题设置的方法及优先级。母版页可在<head>标签中设置<title>，子页可通过%@Page的Title属性设置，此外还可通过Page_Load事件中的Page.Title进行设置。

1.母版页在<head></head>标签中可以设置<title></title>，注意<head>标签是runat="server"的。

2.子页在<%@ Page %>有个Title属性，默认值是Untitled Page，如果想用母板页的Title，可以将此属性去掉或值改为空。

3.母版页和子页在后台代码Page_Load中都可以加上Page.Title = "..." 来设置标题。

优先级："母版页Page.Title” > "子页Page.Title” > "子页<%@ Page的Title属性" > "母版页<title>标签"

如果母版页Page.Title是由数据库读出来的，而子页的Page.Title又想加入模板页的Page.Title的话，
可以在母版页里加上Page.Title = Page.Header.Title + “......" ，这里Page.Header.Title就是子页的Page.Title了。

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多层感知机（MLP）——简介

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输入层—>隐藏层"""注释：这是定义隐藏层的类，首先明确：隐藏层的输入即input，输出即隐藏层的神经元个数。输入层与隐藏层是全连接的。假设输入是n_in维的向量（也可以说时n_in个神经元），隐藏层有n_out个神经元，则因为是全连接，一共有n_in*n_out个权重，故W大小时(n_in,n_out),n_in行n_out列，每一列对应隐藏层的每一个神经元的连接权重。b是偏置，隐藏层有n_out个神经元，故b时n_out维向量。

多层感知机 Multilayer Perceptron | MLP

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### 多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）概述 多层感知机是一种前馈人工神经网络模型，它由多个层次组成，包括输入层、隐藏层以及输出层。每一层中的节点通过权重连接到下一层的节点[^1]。这种结构使得MLP能够学习复杂的非线性映射关系。激活函数通常用于引入非线性特性，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）、Tanh等。这些函数帮助网络捕捉数据中的复杂模式并提高其表达能力[^2]。以下是基于Python和`TensorFlow/Keras`库的一个简单MLP实现： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense def create_mlp_model(input_dim, hidden_units, output_dim): model = Sequential() # 添加第一个全连接层，并指定激活函数 model.add(Dense(hidden_units[0], input_dim=input_dim, activation='relu')) # 可选地添加更多隐藏层 for units in hidden_units[1:]: model.add(Dense(units, activation='relu')) # 输出层，根据具体任务调整激活函数 model.add(Dense(output_dim, activation='softmax')) # 对于分类问题 # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # 假设我们有一个二分类问题 input_dim = 10 # 输入特征数量 hidden_units = [32, 16] # 隐藏层单元数 output_dim = 2 # 输出类别数量 model = create_mlp_model(input_dim, hidden_units, output_dim) model.summary() ``` 上述代码定义了一个具有两层隐藏层的MLP模型，每层分别包含32和16个神经元。对于不同的应用场景，可以灵活调整层数、神经元数目以及其他超参数[^3]。 #### 训练过程训练过程中，损失函数指导优化算法更新权值以最小化预测误差。常用的优化器如Adam因其良好的收敛性能而被广泛采用。此外，在实际应用中还需要考虑正则化技术来防止过拟合现象的发生，比如L2正则化或者Dropout方法[^4]。