Tip:自定义UpdatePanelTrigger

本文介绍如何在ASP.NET AJAX中创建自定义UpdatePanel触发器,以实现更灵活的局部刷新逻辑。通过定义ProgramicTrigger类,可以在特定条件下触发UpdatePanel的更新。

大家在使用UpdatePanel的时候有没有遇到过这种情况呢?

页面上放置着3到4的UpdatePanel,它们互相独立,并且UpdateMode都是Condition,这意味着没有哪个UpdatePanel每次都会更新。大多数UpdatePanel都是由某个控件回发而更新,但是其中的一个例外。它没有哪个控件来触发它,它有自己的一套逻辑来判断是否更新。这段逻辑独立于其他控件。

理论上,这段逻辑可以放在页面的某个生命周期里进行判断,例如OnLoad。但是如果,这个判断甚至必须放在PreRenderComplete之后呢?再者,如果我们真的很想把判断是否更新的逻辑给独立与页面的生命周期的阶段呢?

那么我们可以自己定义一个UpdatePanel触发器。

UpdatePanel触发器的作用自然是用于触发某个UpdatePanel的更新。在ASP.NET AJAX中,我们最常见的UpdatePanel触发器就是AsyncPostBackTrigger和PostBackTrigger。但是在某些需要的时候,我们可以定义自己的触发器。

如果要定义一个UpdatePanel触发器,我们必须继承UpdatePanelTrigger抽象类,并实现它的HasTriggered方法。UpdatePanelTrigger还有一个virtual方法就是Initialize。这个方法会在UpdatePanel的OnInit或OnLoad阶段时调用,它的实现如果要涉及到生命周期方面的问题,则必须注意这一点。HasTriggered方法会在页面Render时——其实是在ASP.NET AJAX自定义的输出方法中被调用。我们可以在这里实现自己的逻辑。

我们现在就来实现一个ProgramicTrigger,用于解决掀先前提出的问题。这个ProgramicTrigge的实现很简单,只有寥寥数行代码:

public class ProgramicTrigger : UpdatePanelTrigger
{
    private string _CheckMethod = null;

    public string CheckMethod
    {
        get { return _CheckMethod; }
        set { _CheckMethod = value; }
    }

    protected override bool HasTriggered()
    {
        if (this._CheckMethod != null)
        {
            Page page = this.Owner.Page;
            MethodInfo methodInfo = page.GetType().GetMethod(this._CheckMethod);
            return (bool)methodInfo.Invoke(page, null);
        }

        return false;
    }
}

 

在HasTriggered方法中,如果用户指定了CheckMethod属性,则使用反射调用定义在页面中的相应方法,得到是否刷新的结果。其实在一开始,我并不想使用反射,而是想定义一个事件,在事件中进行判断。可惜如果使用了事件,在编辑模式下就无法使用XML来指定响应事件的方法了——对于非控件的对象,VS的编辑模式只能指定属性。

ProgramicTrigger使用起来自然也非常方便:

<asp:UpdatePanel ID="UpdatePanel1" runat="server"
    UpdateMode="Conditional" ChildrenAsTriggers="false">
    <ContentTemplate>
        <%= DateTime.Now %>
        <asp:Button ID="Button1" runat="server" Text="Button" />
    </ContentTemplate>
    <Triggers>
        <ext:ProgramicTrigger CheckMethod="CheckMethod" />
    </Triggers>
</asp:UpdatePanel>
public bool CheckMethod()
{
    // ...
}

 

您可以尝试在CheckMethod中给出不同的实现,然后点击页面中的按钮,察看页面上显示的时间是否变化。

ProgramicTrigger只是最简单的示例,如果需要的话,您不妨在开发过程中也自定义一个UpdatePanel触发器?

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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