GridView增加自动序号列

本文介绍了在ASP.NET中使用GridView控件时,如何正确显示带有连续序号的行。提供了三种不同的实现方式:直接在Aspx页面使用模板列、通过计算进行分页处理以及在cs代码中设置序号。

第一种方式,直接在Aspx页面GridView模板列中.这种的缺点是到第二页分页时又重新开始了.

  1. <asp:TemplateField HeaderText="序号" InsertVisible="False">
  2.               <ItemStyle HorizontalAlign="Center" />
  3.               <HeaderStyle HorizontalAlign="Center" Width="5%" />
  4.              <ItemTemplate>
  5.               <%#Container.DataItemIndex+1%>
  6.             </ItemTemplate>
  7.             </asp:TemplateField>

第二种方式分页时进行了计算,这样会累计向下加.

  1.   <asp:TemplateField HeaderText="序号" InsertVisible="False">
  2.               <ItemStyle HorizontalAlign="Center" />
  3.               <HeaderStyle HorizontalAlign="Center" Width="5%" />
  4.              <ItemTemplate>
  5.                  <asp:Label ID="Label2" runat="server" Text='<%# this.MyListGridView.PageIndex * this.MyListGridView.PageSize + this.MyListGridView.Rows.Count + 1%>'/>
  6.             </ItemTemplate>
  7.             </asp:TemplateField>

还有一种方式放在cs代码中,和第二种相似.

  1. <asp:BoundField HeaderText="序号" >
  2.               <ItemStyle HorizontalAlign="Center" />
  3.               <HeaderStyle HorizontalAlign="Center" Width="5%" />
  4.           </asp:BoundField>
  5.         protected void myGridView_RowDataBound(object sender, GridViewRowEventArgs e)
  6.         {
  7.             if (e.Row.RowIndex != -1)
  8.             {
  9.                 int indexID = this.myGridView.PageIndex * this.myGridView.PageSize + e.Row.RowIndex + 1;
  10.                  e.Row.Cells[0].Text = indexID.ToString();
  11.              }
  12.          }
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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