DropDownList又一种设为被选择项的办法

    在我们在做根据一个值,来和DropDownList的所有值对比,如果相等则选中一项,我们通常的做法肯定是:
假如我们在Button的Click事件中写如下的代码,也就是把当前DropDownList选中的值写入Cookie中,
     protected   void  Button1_Click( object  sender, EventArgs e)
    {
        HttpCookie hc 
=   new  HttpCookie( " InterfaceStyle " this .DropDownList1.SelectedValue);
        hc.Expires 
=  DateTime.Now.AddMonths( 1 );
        Response.Cookies.Add(hc);
    }
然后在Page_Load中在从Cookie中读出来,如果Cookie中有的话,则该DropDownList中的莫一项选中
     protected   void  Page_Load( object  sender, EventArgs e)
    {
        
if  ( ! Page.IsPostBack)
        {
            NameValueCollection nvc 
=  (NameValueCollection)ConfigurationManager.GetSection( " interfaceStyle " );

            
for  ( int  i  =   0 ; i  <  nvc.Count; i ++ )
            {
                
this .DropDownList1.Items.Add( new  ListItem(nvc[nvc.GetKey(i)], nvc.GetKey(i)));
            }
            HttpCookie hc 
=  Request.Cookies[ " InterfaceStyle " ];
            
if (hc  !=   null )
            {

                 this .DropDownList1.SelectedValue  =  hc.Value;
            }
        }
        
    }
 这种做法肯定也是正确的,而我要讲的事下面的一中做法:
     protected   void  Page_Load( object  sender, EventArgs e)
    {
        
if  ( ! Page.IsPostBack)
        {
            NameValueCollection nvc 
=  (NameValueCollection)ConfigurationManager.GetSection( " interfaceStyle " );

            
for  ( int  i  =   0 ; i  <  nvc.Count; i ++ )
            {
                
this .DropDownList1.Items.Add( new  ListItem(nvc[nvc.GetKey(i)], nvc.GetKey(i)));
            }
            HttpCookie hc 
=  Request.Cookies[ " InterfaceStyle " ];
            
if (hc  !=   null )
            {
                ListItem li 
= this .DropDownList1.Items.FindByValue(hc.Value);
                
if(li != null
)
                {
                    li.Selected 
= true
; ;
                }

            }
        }
        
    }

         黑体加粗部分,这种做法虽然麻烦,可是我们想一想,如果采用第一种方法的时候,假如Cookie不为空,而且,Cookie中的值也不是DropDownList中有的值,可想而知就会出现异常,而采用第二中做法,就避免了这种异常!
内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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