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  1. ASP.NET的网页代码模型及生命周期

  2. 第4章 ASP.NET的网页代码模型及生命周期 从本章开始，就进入了ASP.NET应用程序开发的世界。在了解了C#的结构，以及面向对象的概念后，就可以从面向对象的思想开发ASP.NET应用程序。在ASP.NET中，能够使用面向对象的思想和软件开发中的一些思想，例如封装、派生、继承以及高级的设计模式等。本章首先介绍ASP.NET中最重要的概念---网页代码模型。 4.1 ASP.NET的网页代码模型 在ASP.NET应用程序开发中，微软提供了大量的控件，这些控件能够方便用户的开发以及维护。这些控

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-07-28
    • 文件大小：454656
    • 提供者：chen_yun_yun

  1. VB.net经典教案经典讲解.rar

  2. VB.net 经典教案经典讲解.rar 目标 在这一课里，你将学习： 应用程序体系结构的类型 .NET Framework的组件 .NET Framework的优点 Visual Basic .NET的特征 Visual Studio .NET集成开发环境(IDE)的多种特征

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：430080
    • 提供者：zzjjww1

  1. VB.net经典教案经典讲解

  2. 在这一课里，你将学习： 应用程序体系结构的类型 .NET Framework的组件 .NET Framework的优点 Visual Basic .NET的特征 ...

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2011-11-02
    • 文件大小：429056
    • 提供者：xin694776743

  1. ASP.NET的基础知识

  2. 在ASENET 1．x时代，由于内置服务器控件数量有限、功能覆盖面窄，因此，开发人员怨声载道。为了消除这个技术软肋，ASENET 2．0做出了突破性改进。在ASENET 2．0中，新增数十个服务器控件。根据控件功能特征，可分为：数据控件(包括数据源控件和数据绑定控件)、登录系列控件、Web部件、站点导航控件和其他控件等。这些服务器控件对于提高工作效率，降低开发成本有着重要作用。

  3. 所属分类：网页制作

    • 发布日期：2012-02-19
    • 文件大小：427008
    • 提供者：wghwu

  1. 基于空间分布和信息熵的特征词提取方法

  2. 基于空间分布和信息熵的特征词提取方法 京华志&精华志出品 希望大家互相学习，互相进步 支持CSDN 支持微软 主要包括C# ASP.NET SQLDBA 源码 毕业设计 开题报告 答辩PPT等等好多知识

  3. 所属分类：.Net

    • 发布日期：2012-08-18
    • 文件大小：943104
    • 提供者：jinghuazhi

  1. 二维码的特征定位和信息识别

  2. 二维码的特征识别和信息识别，具体的介绍参考http://blog.csdn.net/iamqianrenzhan/article/details/79117119

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-03-21
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：ruoyun88

  1. 二维码的特征定位和信息识别

  2. 二维码的特征识别和信息识别，具体的介绍参考http://blog.csdn.net/iamqianrenzhan/article/details/79117119

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-02-11
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：qhttl

  1. 关于.NET的集合总结

  2. 集合是一些有共同特征的独立数据项组成的，通过集合，我们可以可以使用相同的调用代码来处理一个集合的所有元素，而不用单独处理每一个单独的项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-27
    • 文件大小：90112
    • 提供者：weixin_38715094

  1. 关于.NET的集合总结

  2. 集合是一些有共同特征的独立数据项组成的，通过集合，我们可以可以使用相同的调用代码来处理一个集合的所有元素，而不用单独处理每一个单独的项。.net的集合诸如（System.Array类以及 System.Collections命名空间）数组、列表、队列、堆栈、哈希表、字典甚至（System.Data下)DataSet、DataTable，还有2.0中加入的集合的泛型版本（System.Collections.Generic和 System.Collections.ObjectModel），4.0中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38723753

  1. .NET开发人员关于ML.NET的入门学习

  2. ML.NET一直在微软的研究部门的工作。这些创新已经用于他们自己的产品，如Windows Defender，Microsoft Office（Powerpoint设计理念，Excel图表推荐），Azure机器学习，PowerBI。 ML.NET旨在提供终端工作流程，以便在机器学习（预处理，特征工程，建模，评估和操作）的各个步骤中将ML用于.NET应用程序。 ML.NET 1.0提供以下关键组件：数据表示机器学习任务（分类，回归，异常检测等）数据特征工程 机器学习模型应该让分析师的生活更轻松，现在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：148480
    • 提供者：weixin_38568548

  1. 运用VB.NET的面向对象的特征

  2. 促使我们从VB6转向VB.NET的一个最大的原因就是VB.NET对面向对象编程（OOP）这一概念的完全支持。然而，要运用这个功能，只学习一些新的关键字是远远不够的。面对这么多可供选择的新的功能，你可能会感到困惑。因此，我将在本文中说明如何在你的应用程序中运用面向对象的功能。我不会深入讲述每个新的功能（要进行深入讲述，用整本杂志的篇幅都不够），另外我也提供了代码例子，在可执行的代码中有注释，它们有助于你对一般概念的理解。你可能对我用的一些词不太熟悉，因此我提供了一个最常用的OOP术语表。你在应用程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：164864
    • 提供者：weixin_38705699

  1. 基于改进U-Net的磁共振成像脑肿瘤图像分割

  2. 针对医学图像分割中网络深度过深和上下文信息欠缺导致的分割精度降低等问题,提出了一种基于改进U-Net的磁共振成像(MRI)脑肿瘤图像分割算法。该算法通过嵌套残差模块和密集跳跃连接组成一种深度监督网络模型。为了减小编码路径和解码路径特征图之间的语义差距,将U-Net中的跳跃连接改为多类型的密集跳跃连接;为了解决网络过深导致的退化问题,加入残差模块,以防止网络梯度消失。实验结果表明,本算法分割肿瘤整体、肿瘤核心、增强肿瘤的Dice系数分别为0.88、0.84、0.80,满足临床应用的需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38677244

  1. 机器：机器是.NET的自然语言处理库，专注于提供用于处理资源贫乏的语言的工具-源码

  2. NET机器 机器是自然语言处理库。 它专门致力于提供对处理资源非常匮乏的语言有用的工具和技术。 该库还可用作构建更高级的语言处理技术的基础。 该库当前仅提供一组基本算法，但目标是将来包含更多算法。 特征 翻译 机器提供了一组翻译引擎。 目前，它包括一个基于分支的SMT引擎和一个基于HermitCrab形态分析器的基于规则的引擎。 形态学 机器包含一个称为HermitCrab的基于规则的形态/语音分析器。 特征结构 Machine通过高效的统一，包含和优先级联合操作提供了灵活的要素结构实现。 特征

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42168745

  1. 基于Point-Net的多源融合点云地物分类方法

  2. 为了提高城区机载激光雷达点云数据地物分类的分类精度,提出了一种基于Point-Net网络的多源融合点云地物分类方法。点云在地物三维特征表示上具有优势,而遥感影像包含丰富的光谱信息,因此设计了一种点云与遥感影像的配准融合方法,综合利用两种数据的优势。针对Point-Net网络存在缺少邻域信息的问题,提出一种针对融合点云数据的多尺度Point-Net分类模型,实现对融合点云数据的有效分类。利用城区点云数据验证本文算法,通过分析分类精度和分类时间对分类效果进行评价。结果证明:相比其他算法,本文算法有效

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38600460

  1. CodeIndex：基于Lucene.Net的代码搜索工具-源码

  2. 代码索引 基于Lucene.Net的快速全文本搜索工具 特征 支持多个索引 自动监视索引文件的更改 支持对文件内容，名称，位置，扩展名的各种搜索（例如：模糊，通配符，区分大小写） 支持Docker 支持Visual Studio 展示现场 指导 在本地运行 设定档 转到CodeIndex.Server => appsettings.json LuceneIndex =>在您的本地空白文件夹中，该文件夹将用于存储索引文件和配置文件。 ManagerUsers =>配置可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42176612

  1. 基于改进U-net的遥感影像建筑物提取

  2. 针对在遥感影像建筑物提取过程中,建筑物与周围环境信息混淆导致提取精度下降的问题,提出了一种低维特征信息增强的改进U型卷积神经网络(U-net)模型,用于遥感影像建筑物的提取。借鉴医学影像分割中应用广泛的U-net模型对建筑物进行提取;考虑到在网络传播过程中低维细节信息逐级削弱,在特征金字塔中的特征图与扩张路径同级上的特征融合前,先与上一层级的特征图进行融合,进一步优化了提取结果的边缘提取精度。在覆盖范围约340 km 2的遥感影像数据集上进行实验,结果表明本文提出的方法在交并比、像素精度和Kap

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38650508

  1. Vaser：Vaser是针对C＃.Net的功能强大的高性能基于事件的网络引擎库。 可以在一个程序中启动多个服务器，并对所有服务器使用相同的网络代码。 在网络通信中，所有字符串均被省略，而是基于唯一的二进制标识符，CPU和内存可大量释放-源码

  2. 欢迎来到瓦瑟！ Vaser是针对C＃.Net的功能强大的基于事件的高性能网络引擎库。 可以在一个程序中启动多个服务器，并对所有服务器使用相同的网络代码。 在网络通信中，所有字符串均被省略，而是基于唯一的二进制标识符，CPU和内存可大量释放该标识符。 新 Vaser现在可用于Unity 3d！ 瓦瑟究竟是什么？ Vaser管理服务器和客户端之间的TCP / IP连接。 服务器客户端 该引擎的主要目标是简化面向对象的网络。 链接： 特征： 通信采用Kerberos或SSL加密 基于事件的数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：392192
    • 提供者：weixin_42134769

  1. 运用VB.NET的面向对象的特征

  2. 促使我们从VB6转向VB.NET的一个最大的原因就是VB.NET对面向对象编程（OOP）这一概念的完全支持。然而，要运用这个功能，只学习一些新的关键字是远远不够的。面对这么多可供选择的新的功能，你可能会感到困惑。因此，我将在本文中说明如何在你的应用程序中运用面向对象的功能。我不会深入讲述每个新的功能（要进行深入讲述，用整本杂志的篇幅都不够），另外我也提供了代码例子，在可执行的代码中有注释，它们有助于你对一般概念的理解。你可能对我用的一些词不太熟悉，因此我提供了一个最常用的OOP术语表。你在应用程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：164864
    • 提供者：weixin_38663544

  1. LocalDB：具有ACID属性的面向.NET的NoSQL数据库-源码

  2. 欢迎使用LocalDB 带有ACID属性的面向.NET的数据库 LocalDB将是具有ACID属性作为.NET应用程序一部分运行的超快速NoSQL（基于文档）数据库。 最适合： .NET应用程序（Web应用程序，服务或控制台/ Windows应用程序） 一实例应用 特征： 简单的集成和使用 Lambda表达式支持 令人难以置信的速度（比通过网络层（例如TCP）进行通信的普通数据库快数倍） 作为Nuget包交付 动机： 许多较小的项目（Web应用程序或服务）作为一个实例运行，并且需要在持

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42168902

  1. 基于注意力U-Net的脑肿瘤磁共振图像分割

  2. 针对全卷积神经网络在图像分割中信息遗失、依赖固定权重导致分割精度低的问题,对U-Net结构进行改进并用于脑肿瘤磁共振(MR)图像的分割。在U-Net收缩路径上用注意力模块,将权重分布到不同尺寸的卷积层,有助于图像空间信息和上下文信息的利用;用残差紧密模块代替原有卷积层,能够提取更多的特征并促进网络收敛。基于BraTS(The Brain Tumor Image Segmentation Challenge)提供的脑肿瘤MR图像数据库,对提出的新模型进行验证,用Dice分数评估分割效果,获得肿瘤整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38705874
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