[学习笔记]ASP.NET重定向小结

ASP.NET中,服务器端重定向有三种方法

1.Server.Transfer("newPage.aspx"):

服务器停止解析本页,保存此页转向前的数据后,再使页面转向到newPage.aspx, 并将转向前数据加上newPage.aspx页结果返回给浏览器。

2.Server.Execute("newPage.aspx");

服务器保存此页转向前的数据后,使页面转向到newPage.aspx执行, 再返回本页继续执行.再将三者结果合并后返回给浏览器.

3.Response.Redirect("newPage.aspx"):

服务器执行到这个方法时,就发信息告诉客户端浏览器,让客户端浏览器发出一个新的http请求,该请求的url为"newPage.aspx"。浏览器于是通过全新的http请求而转到了newPage.aspx页面。

小结:

1和2都是服务器端页面转向,所以目标页面可以访问源页面的查询字符串集合和窗体变量集合,并且浏览器不出现页更改记录(即浏览器中显示的URL不会改变),所以如果用户刷新此页,可能会出现一些其它意外情况.

3会有多余的网络时延,因为服务器要先通知客户端,然后客户端再发出http请求。

如何选择页面重定向方法

·若要由用户决定跳转的目标和时机,则使用超链接。

·若要由程序决定跳转目标,用户决定跳转时机,则使用Web服务器的HyperLink控件,动态设置其NavigateUrl属性。

·需要把查询字符串作为url一部分保留传给服务器的时候,因为其他2种方法不能做到2次postback,把数据先带回服务器,所以使用Response.Redirect。

·若要捕获一个ASPX页面的输出结果,然后将结果插入另一个ASPX页面的特定位置,则使用Server.Execute。

·如果要确保HTML输出合法,请使用Response.Redirect,不要使用Server.Transfer或Server.Execute方法,原因见下文。

关于Server.Execute

这种页面导航方式类似于针对ASPX页面的一次函数调用,被调用的页面能够访问发出调用页面的表单数据和查询字符串集合,所以要把被调用页面Page指令的EnableViewStateMac属性设置成False。

默认情况下,被调用页面的输出被追加到当前应答流。但是,Server.Execute方法有一个重载的方法,允许通过一个TextWriter对象(或者它的子对象,例如StringWriter对象)获取被调用页面的输出,而不是直接追加到输出流,这样,在原始页面中可以方便地调整被调用页面输出结果的位置。

顺便提一下

由于url不支持汉字,所以用汉字做查询字符时常常会出现乱码。

所以当我们在服务端向某个欲重定向到的url追加查询字符串时,可以先将其编码,在目标页面接收查询字符串时再解码。

 

string message =server.urlencode("欢迎");

response.redirect("webform2.aspx?msg="+message);

参考http://www.jb51.net/article/16835.htm

 

2010-7-19补充:

当采用跨网页传送(设置postBackUrl)或者Server.Transfer方法,而且源网页和目标网页在同一个web应用程序中的时候,目标网页的Page类的PreviousPage属性具有对源网页的引用(其他情况PreviousPage属性为null),这个PreviousPage的用法有两种

一:非强类型化:

这种情况下我们通过Page.PreviousPage所拿到的引用是Page类型的,所以不能直接访问源网页的共有属性,只能调用其FindControl方法来找到所需要的控件,间接取得控件的属性值。

二:将源网页强类型化:

在目标网页添加一个<%@ PreviousPageType VirtualPath="~/SourcePage.aspx" %>这样,目标网页的Page.PreviousPage属性就会被自动强类型成源网页类。亦可在目标网页添加一个<%@ Reference Page="~/SourcePage.aspx" %>,这样在程序中SourcePage就会成为可用的类,于是只须将Page.PreviousPage强制转换成SourcePage类型即可获取源网页的公有属性。

不过跨网页传送是对目标网页发出一个新的HTTP POST请求而非HTTP GET请求(目标网页的IsPostBack属性是false),Server.Transfer方法则是完全在服务器端进行。若要在目标网页判断本次重定向采用的是哪种方法,可检查目标网页的PreviousPage属性的IsCrossPagePostBack属性,若该属性返回true,表示采用跨网页传送。返回false表示采用Server.Transfer方法传送。

2010-7-21 补充

今天写了一篇《Response.Reirect() 方法深度剖析》,在这里:http://www.cnblogs.com/ybwang/archive/2010/07/20/1781800.html

转载于:https://www.cnblogs.com/ybwang/archive/2010/07/18/1780009.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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