自定义控件自学笔记(四)

在自学笔记第二篇中,我们写出了一个实例.今天从将这个实例从头做起.

 

(重申我的开发环境:VS2010. .NET3.5)

首先新建项目->ASP.NET服务器控件

 

建好后,在解决方案管理器里可以看到如下图

双击打开ServerControl1.cs,将其中内容删除至以下状态

下面可以开始写代码了.完整代码如下:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

namespace ServerControl1
{
    public class My_Txtbtn : WebControl
    {
        protected override void Render(HtmlTextWriter writer)
        {
            writer.Write("<table style='width:400px;'>");
            writer.Write("<tr>");
            writer.Write("<td style='width:100px;'>我的名字</td>");
            writer.Write("<td style='width:200px;'>");
            writer.Write("<input type='text' />");
            writer.Write("</td>");
            writer.Write("<td style='width:100px;'>");
            writer.Write("<input type='submit' />");
            writer.Write("</td>");
            writer.Write("</tr>");
            writer.Write("</table>");
        }
    }
}


 现在我们将以上代码编译:

 

 

 

接下来,我们另外新建一个Web应用程序,用来测试我们刚刚写的控件

接下来我们在工具箱中,新建选项卡:

在新建好的选项卡里,点右键,选择项

在弹出来的对话框中,点浏览

定位至ServerControl的开发目录下的BIN\debug文件夹下的ServerCotrol1.dll文件.基于上面的例题,定位于:D:\Test\ServerControl1\ServerControl1\bin\Debug\ServerControl1.dll

点击打开,返回时如下

确定后如下:

 

好了,下面我们可以像用标准控件一样,把自定义控件拖到页面上来,就可以使用了

到此,我的第一个目标实现了.

以下废话一堆:

我做到这一步的时候,满有成就感的.有时候,我觉得成就感是推动进步的最大原因了,但也是让人停步不前的原因.嘻嘻,基于前面说的,我是个很懒散的人,以上写的这些,可能对于各位达人来说,真的是小儿科中的小儿科.不过我相信,还是会有跟我一样的小盆友,在学习的过程中,为一步一步的细节而困惑,因此我事无巨细的截图下来,希望能帮到需要的人.

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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