后台跳转页的实现

               

 

在做牛腩新闻发布系统的时候,由于后台管理页的登录,需要管理员登录后才能打开。

这是什么意思呢?

例如我们在做新闻的添加的时候,不能直接登录新闻添加页,需要从前台以管理员身份登录后才能操作,因此在后台界面加载的事件中总需要写做一些判断的操作。如果管理员没有登录的话,直接跳转到登录页面。

<span style="font-family:SimSun;font-size:18px;"><span style="font-family:SimSun;"> protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)    {        //判断用户是否是管理员登录...        if (Session["AdminUserName"] == null)        {            //返回到上一个页面            Response.Write("<script>history.back()</script>");            //跳转到登录页面            Server.Transfer("~/Admin/AdminLogin.aspx");        }    }</span></span>


可是试想,如果后台管理页有十多个甚至更多的时候,你会每次加载事件的时候都写这么多东东吗?

根据我们学习《设计模式》的经验,代码重复往往是个坏东西。因此我们可以完全把变化的东东根隔离出来。

通过对上面的分析,我们只要写一个类来实现上述跳转操作,再让每个需要加载的页面调用即可。

我们知道每个Web窗体都继承于System.Web.UI.Page,因此我们可以这么做

<span style="font-family:SimSun;font-size:18px;"><span style="font-family:SimSun;">/// <summary>/// 继承于Web.UI.Page的类/// </summary>public class BasicPage:System .Web.UI.Page{    // 构造函数    public BasicPage()    {        //通过委托,当实例化类的时候,自动调用加载事件        this.Load += new EventHandler(BasicPage_Load);    }    public void BasicPage_Load(object sender, EventArgs e)    {        //在加载函数中来错判断的操作        if (Session["UserName"]==null)        {            //当为空的时候,直接跳到登录界面            Response.Redirect("XXXXXXXX");                    }            }}</span></span>

因此我们只需要在后台页面继承此类即可,做到了代码复用的功能。
 
 
思想升华
其实上述的实现过程从技术上没什么难度,难得是为何没有想到这么多呢?这是最重要的事情。学习《设计模式》也好长时间了,可总是还不能做到灵活的运用。有时候宁可多做一些重复的事情,例如上述代码的大量重复的工作,就没有认真的静下心来去思考一下。
 
 
做程序即简单,又艰难。简单的是技术,难得是你的思考方式。
 
 
 
 
 
 
 
 



           

再分享一下我老师大神的人工智能教程吧。零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!希望你也加入到我们人工智能的队伍中来!https://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值