Repeater双重绑定(子菜单前台代码:)

ASP.NET Repeater 控件使用
本文介绍如何在 ASP.NET 中使用 Repeater 控件实现多级数据绑定,通过父 Repeater 和子 Repeater 的组合展示分层数据结构,具体演示了如何从数据库中获取数据并动态绑定到页面。

前台代码:

 

View Code
<asp:Repeater ID="parentRepeater" runat="server" OnItemDataBound="parentRepeater_ItemDataBound" Visible=false>

<ItemTemplate>

<b>一级:

<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem,"categorytitle") %>

</b>

<br>

<!-- 子Repeater开始 -->

<asp:Repeater ID="childRepeater" runat="server">

<ItemTemplate>

二级:

<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "newstitle")%>

<br>

</ItemTemplate>

</asp:Repeater>

<!-- 子Repeater结束 -->

</ItemTemplate>

</asp:Repeater>

 

 

后台代码:

 

View Code
protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)

{

SqlDataAdapter sda = new SqlDataAdapter("select * from newscategory", con);

DataSet ds = new DataSet();

sda.Fill(ds, "table1");

DataTable dt = new DataTable();

DataView dv = new DataView(ds.Tables["table1"]);

}

protected void parentRepeater_ItemDataBound(object sender, RepeaterItemEventArgs e)

{

if (e.Item.ItemType == ListItemType.Item || e.Item.ItemType == ListItemType.AlternatingItem)

{

Repeater r2 = (Repeater)e.Item.FindControl("childRepeater");

//找到分类Repeater关联的数据项

DataRowView rowv = (DataRowView)(e.Item.DataItem);

//提取分类ID

string CategorieId = Convert.ToString(rowv["categoryid"]);

//根据分类ID查询该分类下的产品,并绑定产品Repeater

string sql = "select distinct top 6 newstitle from newscontent,newscategory where newscontent.categoryid = '" + CategorieId + "'";

SqlDataAdapter sda = new SqlDataAdapter(sql, con);

DataSet ds = new DataSet();

sda.Fill(ds, "table2");

r2.DataSource = ds.Tables["table2"].DefaultView;

r2.DataBind();

}

}


 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ishibin/archive/2012/01/04/2312259.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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