[GridView控件]事件详解

    GridView是一个非常强大的控件,它支持分页,排序等等,我想每个人都应该用过这个控件,最近有个网友问了我一些问题,平时也没多大的注意,只要能满足自己的一些需求就没有深入的研究.通过了一段时间的研究发现功能强大的同时所带来的事件也是相当之多,在网上收集了一下,网上的资源还是很丰富的.以下事件原文地址:http://www.web3.cn/Content,2006,8,14,165.aspx.

RowCommand
在 GridView 控件中单击某个按钮时发生。此事件通常用于在该控件中单击某个按钮时执行某项任务。

PageIndexChanging
在单击页导航按钮时发生,但在 GridView 控件执行分页操作之前。此事件通常用于取消分页操作。

PageIndexChanged
在单击页导航按钮时发生,但在 GridView 控件执行分页操作之后。此事件通常用于在用户定位到该控件中不同的页之后需要执行某项任务时。

SelectedIndexChanging
在单击 GridView 控件内某一行的 Select 按钮(其 CommandName 属性设置为“Select”的按钮)时发生,但在 GridView 控件执行选择操作之前。此事件通常用于取消选择操作。

SelectedIndexChanged
在单击 GridView 控件内某一行的 Select 按钮时发生,但在 GridView 控件执行选择操作之后。此事件通常用于在选择了该控件中的某行后执行某项任务。

Sorting
在单击某个用于对列进行排序的超链接时发生,但在 GridView 控件执行排序操作之前。此事件通常用于取消排序操作或执行自定义的排序例程。

Sorted
在单击某个用于对列进行排序的超链接时发生,但在 GridView 控件执行排序操作之后。此事件通常用于在用户单击对列进行排序的超链接之后执行某项任务。

RowDataBound
在 GridView 控件中的某个行被绑定到一个数据记录时发生。此事件通常用于在某个行被绑定到数据时修改该行的内容。

RowCreated
在 GridView 控件中创建新行时发生。此事件通常用于在创建某个行时修改该行的布局或外观。

RowDeleting
在单击 GridView 控件内某一行的 Delete 按钮(其 CommandName 属性设置为“Delete”的按钮)时发生,但在 GridView 控件从数据源删除记录之前。此事件通常用于取消删除操作。

RowDeleted
在单击 GridView 控件内某一行的 Delete 按钮时发生,但在 GridView 控件从数据源删除记录之后。此事件通常用于检查删除操作的结果。

RowEditing
在单击 GridView 控件内某一行的 Edit 按钮(其 CommandName 属性设置为“Edit”的按钮)时发生,但在 GridView 控件进入编辑模式之前。此事件通常用于取消编辑操作。

RowCancelingEdit
在单击 GridView 控件内某一行的 Cancel 按钮(其 CommandName 属性设置为“Cancel”的按钮)时发生,但在 GridView 控件退出编辑模式之前。此事件通常用于停止取消操作。

RowUpdating
在单击 GridView 控件内某一行的 Update 按钮(其 CommandName 属性设置为“Update”的按钮)时发生,但在 GridView 控件更新记录之前。此事件通常用于取消更新操作。

RowUpdated
在单击 GridView 控件内某一行的 Update 按钮时发生,但在 GridView 控件更新记录之后。此事件通常用来检查更新操作的结果。

DataBound
此事件继承自 BaseDataBoundControl 控件,在 GridView 控件完成到数据源的绑定后发生。
 
  每一个事件都有自己的处理程序,当然像我们比较喜欢在编程下应用控件的人来说,这一点是很只得我们注意的.SQL四大伏法一般都有在数据源修改前后不同的事件,这可以让我们更方便编程的需要.如果不借助DataSouce控件,我们就不能在控件上实现编辑,获取可以,但是我还没研究出来,由于项目的时间不能停留,所以也没有太多的时间取研究,等以后有时间了再来...
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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