Repeater,DataList,DataGrid

博客展示了数据库查询代码,通过OleDbConnection和OleDbCommand进行数据读取。还介绍了Repeater的使用,包括绑定数据源和模板写法,提及DataList与Repeater类似,DataGrid可分页,以及与页面交互时按钮的使用和IsPostBack的情况。

   输出表:
   string a="Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=c:\\data.mdb;Persist Security Info=False;";
   OleDbConnection cn=new OleDbConnection(a);
   OleDbCommand cm=new OleDbCommand("select * from test2",cn);
   cn.Open();
   OleDbDataReader  ad =  cm.ExecuteReader();
           
   while(ad.Read())
   {
    Response.Write (ad.GetValue(0).ToString()+","+ad.GetValue(1) + "<br>");

   }

Reapter使用
绑定:
   Repeater1.DataSource=ds;
   Repeater1.DataMember=("table1");
   Repeater1.DataBind();
模板写法:
     <HeaderTemplate>
      <table>
      <tr>
        <td>标题一</td>
        <td>标题二</td>
      </tr>
     </HeaderTemplate>
     <ItemTemplate>
      <tr>
       <td><%#  DataBinder.Eval(Container.DataItem,"aa")%></td>
          <td><%#  DataBinder.Eval(Container.DataItem,"bb")%></td>
      </tr>
     </ItemTemplate>
     <AlternatingItemTemplate>
      <tr>
       <td bgcolor=#ffffcc><%#  DataBinder.Eval(Container.DataItem,"aa")%></td>
          <td bgcolor=#ffffcc><%#  DataBinder.Eval(Container.DataItem,"bb")%></td>
      </tr>
     </AlternatingItemTemplate>
     <FooterTemplate>
      </table>
     </FooterTemplate>
    
DataList写法跟repeater类似,不过默认是列表,所以不要写头和尾
DataGrid可以分页

与页面的交互:按钮较好,使用时考虑到网页的一般情况即可

IsPostBack 真第二次加载,假:首次加载

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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