UpdatePanel使用问题一

本文解决了在ASP.NET UpdatePanel中使用服务器Button时遇到的问题,特别是使用Response.Write或Response.Redirect等方法导致的错误。通过设置PostBackTrigger,可以避免页面部分更新时出现的解析错误。

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 问题描述:

 在UpdatePanel中有服务器Button的事件时,使用Response.Write(""),Response.Redirect("")等服务器端方法时报错,

当程序调用Response.write不能正常显示,报出如下错误:

Sys.WebForms.PageRequestManagerParserErrorException:The message received from the server count not be parsed.Common causes for this error are when the response is modified by calls to response.Write(),response filters,HttpModules,or server trace is enabled.
Details:Error parsing near '<script language=jav'.

 

解决方法:

           <Triggers>
                <asp:PostBackTrigger ControlID="btn_get"></asp:PostBackTrigger>
            </Triggers>

转载于:https://www.cnblogs.com/fantasyice/archive/2008/11/19/1336502.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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