.ashx 文件

使用.ashx文件处理IHttpHandler实现发送文本及二进制数据的方法。 最近在做我们单位的内部一个系统,使用了类似于Asp.Net 2.0里面的Theme(主题)的功能。此功能的核心是一个动态的CSS定义,根据用户选择的不同主题内容来发送不同的CSS样式文本。 本来这个问题很好解决,在HTML中的区内使用一个: #= base.GetCssInclude() %> 就可以解决,不过我没有用这个办法。 我注意了VS2005中Web应用程序项目模板里的Generic Ha 阅读详情
.ashx 文件用于写web handler的。其实就是带HTML和C#的混合文件。当然你完全可以用.aspx 的文件后缀。使用.ashx 可以让你专注于编程而不用管相关的WEB技术。.ashx必须包含IsReusable. 如下例所示


<% @ webhandler language="C#" class="AverageHandler" %>

using System;
using System.Web;

public class AverageHandler : IHttpHandler
{
public bool IsReusable
{ get { return true; } }
public void ProcessRequest(HttpContext ctx)
{
ctx.Response.Write("hello");
}
}
.ashx比.aspx的好处在与不用多一个html   

注意了VS2005中Web应用程序项目模板里的Generic Handler 项,发现它是一个.ashx文件,实际上它是一个HttpHandler。后来查了一下.Net SDK文档,发现Asp.Net1.1也支持.ashx,但是没有给出详细内容。

我们都知道,HttpHandler是一个彻底自定义Http请求的方法,它通过web.config来定义Asp.Net运行时来过滤出要自定义的Http请求,发送到定义在web.config的指定类中。

利用.ashx文件是一个更好的方法,这个文件类似于.aspx文件,可以通过它来调用HttpHandler类,从而免去了普通.aspx页面的控件解析以及页面处理的过程。这个文件特别适合于生成动态图片,生成动态文本等内容。

建立方法如下:
首先打开一个Web项目,然后在任意目录下使用VS2003解决方案资源管理器的“添加”-->“添加新项”,在对话框中选择“文本文件”,然后在文件名处输入“TextBuilder.ashx”。

然后在同目录下,使用解决方案资源管理器,使用“添加”-->“添加类”,在类文件名处输入“TextBuilder.ashx.cs”。可以看出,它的文件命名规律与.aspx文件相同。

然后在.cs文件处输入以下代码(名称空间略):

using System.Web
public sealed class TextBuilder : IHttpHandler
{
    
public void ProcessRequest(HttpContext context)
    
{
        context.Response.ClearContent();
        context.Response.ContentType 
= "text/plain";
        context.Response.Write(
"Hello World");
        context.Response.End();
    }


    
public bool IsReusable
    
{
        
get { return true; }
    }

}


然后在“TextBuilder.ashx”文件的第一行处输入上面这个类的调用代码:

<%@ WebHandler language="C#" Class="MyNamespace.TextBuilder" codebehind="TextBuilder.ashx.cs" %>

上面的代码需要注意的是:必须在Class项中输入类的完整名称,即包括名称空间及类名称。

最后保存并编译项目。

使用IE测试,输入这个.ashx的地址即可。

大家可以看出Response类有个OutputStream方法,可以向客户端输出二进制数据流,所以在我的项目中,使用这个方法,在一个.ashx中使用DundasChart控件就可以生成非常好的统计图,用它发送二进制数据,方便快捷,而且不需在web.config内输入任何配置代码。

.ashx文件有个缺点,他处理控件的回发事件非常麻烦,比如说如果用它来生成DataGrid的列表也不是不行,但是处理数据的回发,需要一些.aspx页的功能,只有自己手动处理这些功能。所以,一般使用.ashx,用来输出一些不需要回发处理的项目即可。 
 

C# ashx接口实现 实例 文件解压后有两个文件夹JieKou和JieFaSong。 JieKou为后台接口 JieFaSong为对接接口,主要代码在Main里,实现了Post和Get两种提交方式。 立即下载

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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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王晓鹏
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