Repeater绑定Xml数据源或文件

实现.NET Repeater数据导出到Excel的教程 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:在.NET开发中,将Repeater控件绑定的数据导出到Excel是一个常见的需求。本教程将详细介绍如何从数据源获取数据、使用开源库创建Excel工作簿、设置工作表、应用样式和格式化,以及如何安全地导出数据并提供用户交互界面。通过实践,开发者可以熟练掌握数据导出功能,满足各种项目的需求。 1. Repeater控件概述 1... 阅读详情
Repeater绑定Xml数据源或文件
让温馨的祝愿、幸福的思念和友好的祝福,在新年来到你身边,伴你左右。 [Much joy to you in the up coming year. May the warmest wishes, happy thoughts and friendly greetings come at New Year and stay with you all the year through. ]

1、要引用的命名空间
using System;
using System.Data;
using System.Web;
using System.Web.UI.WebControls;

2、Repeater控件绑定XmlDataSource数据源,无分页
    1)前台TestRepeater.aspx文件:

<asp:Repeater ID="xml1" runat="server" DataSourceID="XmlDataSource1">
        <ItemTemplate>
                <ul>
                        <li style="color: Blue;">《<%# Server.HtmlEncode(XPath("name").ToString()) %>》</li>
                        <li><%# Server.HtmlEncode(XPath("mark").ToString())%></li>
                        <li><b>数量:</b><%# XPath("quantity")%>&nbsp;&nbsp;<b>价格:</b><%# XPath("price")%>&nbsp;&nbsp;<b>作者:</b><%# XPath("author")%></li>
                </ul>
                <hr />
        </ItemTemplate>
</asp:Repeater>
<asp:XmlDataSource runat="server" DataFile="~/data/test.xml"></asp:XmlDataSource>

    2)后台TestRepeater.aspx.cs文件

如没有特殊需求,后台无需任何代码即可显示数据。


3、Repeater控件通过DataTable(DataView)直接绑定xml文件,有分页
    1)前台TestRepeater.aspx文件:

<asp:Repeater ID="xml1" runat="server">
        <ItemTemplate>
                <ul>
                        <li style="color: Blue;"><a style="color: Red;" href='?id=<%# Eval("id") %>'>删除</a>《<%# Server.HtmlEncode(Eval("name").ToString()) %>》</li>
                        <li><b>数量:</b><%# Eval("quantity")%>&nbsp;&nbsp;<b>价格:</b><%# Eval("price")%>&nbsp;&nbsp;<b>作者:</b><%# Eval("author")%></li>
                </ul>
                <hr />
        </ItemTemplate>
</asp:Repeater>
<ul>
        <li>
                <asp:HyperLink ID="hyHome" runat="server" Text="首页"></asp:HyperLink>&nbsp;&nbsp;
                <asp:HyperLink ID="hyPrev" runat="server" Text="上一页"></asp:HyperLink>&nbsp;&nbsp;
                <asp:HyperLink ID="hyNext" runat="server" Text="下一页"></asp:HyperLink>&nbsp;&nbsp;
                <asp:HyperLink ID="hyEnd" runat="server" Text="尾页"></asp:HyperLink>&nbsp;&nbsp;
                共 <asp:Literal ID="recTotal" runat="server"></asp:Literal> 项,<asp:Literal ID="pageCount" runat="server"></asp:Literal> 页,当前第 <asp:Literal ID="pageIndex" runat="server"></asp:Literal> 页
        </li>
</ul>

    2)后台TestRepeater.aspx.cs文件:

protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
        string file = Server.MapPath("/data/test.xml");
        DataSet ds = new DataSet();       
        ds.ReadXml(file);
        DataTable dt = ds.Tables[0];

        //执行删除操作
        int id = Convert.ToInt32(Request.QueryString["id"]);
        if (id > 0)
        {
                dt.Rows[id-1].Delete();
                dt.AcceptChanges();
                ds.WriteXml(file);
        }
        //执行删除操作

        DataView dv = dt.DefaultView;
        dv.Sort = "date desc";

        PagedDataSource pds = new PagedDataSource();
        pds.DataSource = dv;
        pds.AllowPaging = true;
        pds.PageSize = 10;

        int pageIndex = Convert.ToInt32(Request.QueryString["page"]);
        if (pageIndex <= 1) pageIndex = 1;
        pds.CurrentPageIndex = pageIndex - 1;

        this.xml1.DataSource = pds;
        this.xml1.DataBind();

        this.recTotal.Text = pds.DataSourceCount.ToString();
        this.pageCount.Text = pds.PageCount.ToString();
        this.pageIndex.Text = pageIndex.ToString();

        if (pageIndex == 1)
                this.hyHome.NavigateUrl = string.Empty;
        else
                this.hyHome.NavigateUrl = "?page=1";

        if (pageIndex > 1)
                this.hyPrev.NavigateUrl = "?page=" + (pageIndex - 1) + "";
        else
                this.hyPrev.NavigateUrl = string.Empty;
        if (pageIndex < pds.PageCount)
                this.hyNext.NavigateUrl = "?page=" + (pageIndex + 1) + "";
        else
                this.hyNext.NavigateUrl = string.Empty;
        if (pageIndex >= pds.PageCount)
                this.hyEnd.NavigateUrl = string.Empty;
        else
                this.hyEnd.NavigateUrl = "?page=" + (pds.PageCount) + "";
}

4、xml文件格式:
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<books>
        <book>
                <id>1</id>
                <name>神州侠侣</name>
                <quantity>50</quantity>
                <price>45.55</price>
                <author>tiger</author>
        </book>
</books>

jQuery+XML+ASP.NET无刷新添加删除数据 内容索引:.NET源码,Ajax相关,jQuery,无刷新提交  jQuery+XML+无刷新添加删除数据,还可以简单进行分页,本程序的数据存储介质为XML,只是为了演示jQuery的功能,有兴趣的朋友可以修改完善,转换为数据库版。运行抓图如上示。 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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