68、ASP.NET 网络应用开发全解析

ASP.NET 网络应用开发全解析

1. 目标概述

在网络应用开发领域,ASP.NET 是一项强大的技术。利用它进行网络应用开发,能够实现诸多功能,具体目标如下:
- 学习使用 ASP.NET 进行网络应用开发。
- 处理 Web 表单控件的事件。
- 运用验证控件确保数据在从客户端发送到服务器之前格式正确。
- 维护用户特定信息。
- 使用 ASP.NET 和 LINQ to SQL 创建数据驱动的网络应用。

2. 网络基础

2.1 网页请求机制

当用户在浏览器中请求网页时,简单来说,网页就是一个 HTML(超文本标记语言)文档,其扩展名为 .html 或 .htm,它会向浏览器描述文档内容及格式。HTML 文档通常包含超链接,用户点击超链接时,Web 服务器会定位请求的网页并发送给用户浏览器。用户也可在浏览器地址栏输入网页地址并按回车键查看指定页面。Web 开发工具常使用更严格的 XHTML(可扩展超文本标记语言),ASP.NET 生成的网页就是 XHTML 文档。

2.2 URIs 和 URLs

URIs(统一资源标识符)用于标识互联网上的资源,以 http:// 开头的 URIs 被称为 URLs(统一资源定位符)。常见的 URLs 可指向文件、目录或执行数据库查找、互联网搜索和业务应用处理等任务的服务器端代码。只要知道公开资源的 URL,就能在浏览器地址栏输入并访问该资源。

2.3 URL 组成部分

以 URL http://www.deitel.com/books/downloads.htm

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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