2010年C#入门指南：ASP.NET 4核心技术详解

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"《 Beginning ASP.NET 4 in C# 2010》是一本由 Matthew MacDonald 所著的书籍，专为初学者设计，讲解如何使用 ASP.NET 4（一种基于 Microsoft .NET 框架的 web 开发技术）与 C# 2010 进行web应用程序开发。该书出版于2010年，享有版权保护，强调了电子版和纸质版的ISBN号码。 本书详细介绍了ASP.NET 4的核心概念，如控件、页面生命周期、Web服务和AJAX技术，以及如何在C#环境中构建高效、可维护的web应用。它深入浅出地教授了.NET框架的工作原理，包括事件驱动模型、数据绑定和验证，以及使用ADO.NET进行数据库操作的方法。此外，书中还涵盖了.NET MVC框架的基础，这是当时ASP.NET开发中的一个重要组成部分。 对于那些希望从事web开发或进一步提升C#技能的读者来说，本书提供了丰富的实践项目和实例，帮助读者通过实际操作掌握理论知识。作者在编写过程中，遵循版权法规定，确保所有引用的商标、标志和图像仅用于编辑目的，以尊重知识产权。 值得注意的是，尽管在印刷版中可能没有频繁使用商标符号，但书中提及的所有商标、服务标记等都是为了表明它们是受法律保护的品牌，而不是作者对这些品牌所有权的认可。作者明确表示，使用这些术语并不代表对它们是否享有专有权有任何评价。 《Beginning ASP.NET 4 in C# 2010》是一本非常适合入门级开发者学习 ASP.NET 4和C#语言的实用指南，提供了一个完整的平台来学习和实践现代web开发技术。随着技术的发展，尽管C#版本较旧，但它所介绍的基础知识至今仍具有价值，对理解当前的.NET Core环境也具有一定参考意义。"

一个asp.net的小网站

2012-08-15 上传
一个asp.net的小网站，特贡献出来，适合入门提高阶段阅读！

Beginning ASP.NET 4.5 in C# ASP.net 4.5入门教程（高清PDF）

2013-12-03 上传
Matthew MacDonald的最新ASP.NET 4.5 C#教程，英文原版高清PDF资源。推荐给具有英文基础的程序开发人员。

基于asp.net动态网站（简易）

2015-10-28 上传
基于asp.net的简易动态网站模板，简易好学，对于初学者来讲--容易入手参考价值大。网站前台后台皆有，资源是自己开发的，有源码，vs打开就可以看到源码，附加数据库就可以运行。主页为newsmain.aspx.数据库在app_data里面。有问题可以留言。高手请绕路。

scaling_out_dict['speech_start_sample_16k'] = mix_param_df['noise_samples_beginning_16k'].values scaling_out_dict['utterance_id'] = mix_param_df['utterance_id'].values np.savez(SCALING_NPZ_OUT.format(splt), **scaling_out_dict)

2023-06-13 上传
这段代码的意思是将一个字典 `scaling_out_dict` 中的两个键值对 `speech_start_sample_16k` 和 `utterance_id` 分别赋值为一个 Pandas DataFrame 类型的变量 `mix_param_df` 中的 `noise_samples_beginning_16k` 列...

def step_ReduceLROnPlateau(self, metrics, epoch=None): if epoch is None: epoch = self.last_epoch + 1 self.last_epoch = epoch if epoch != 0 else 1 # ReduceLROnPlateau is called at the end of epoch, whereas others are called at beginning if self.last_epoch <= self.total_epoch: warmup_lr = [base_lr * ((self.multiplier - 1.) * self.last_epoch / self.total_epoch + 1.) for base_lr in self.base_lrs] for param_group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, warmup_lr): param_group['lr'] = lr else: if epoch is None: self.after_scheduler.step(metrics, None) else: self.after_scheduler.step(metrics, epoch - self.total_epoch)

2023-06-01 上传
这段代码看起来像是一个学习率调度器的实现，其中包含了一个 ReduceLROnPlateau 的函数。可以看出，这个函数的作用是在训练过程中动态地调整学习率，以提高模型的性能和稳定性。具体来说，这个函数会根据当前的 ...

为pdf文件添加水印，要求： 1，可以文字水印，也可以上传图片作为水印 2，可以调节水印大小(0到100)，透明度(0到100)，旋转角度，翻转(无，水平翻转，垂直翻转)，和选择水印位置(九宫格或平铺) 3，使用python语言并显示完整代码 4，使用PyPDF4

2023-03-31 上传
from PyPDF4 import PdfFileWriter, PdfFileReader from reportlab.pdfgen import canvas from reportlab.lib.units import mm from PIL import Image import io def add_watermark(input_pdf, output_pdf, ...

实现常见的链表操作，插入头部，尾部，某数据之后或之前，修改，删除，排序，存储到文件，从文件构建链表，判空，是否存在，清空，排序，

2023-03-22 上传
def insert_at_beginning(self, data): new_node = Node(data) new_node.next = self.head self.head = new_node def insert_at_end(self, data): new_node = Node(data) if self.head is None: self.head ...

您好，数据结构这门课快要考试了，帮我出一份试卷，20道选择题，编程题从链表和二叉树中出，再出一个根据遍历结果反向推出二叉树结构的题目，提供答案，谢谢

2023-06-07 上传
def insert_at_beginning(self, data): new_node = Node(data) new_node.next_node = self.head self.head = new_node def insert_at_end(self, data): new_node = Node(data) if self.head is None: self....

Error in .Call2("fasta_index", filexp_list, nrec, skip, seek.first.rec, : reading FASTA file gencode.v29.primary_assembly.annotation_UCSC_names.gtf: ">" expected at beginning of line 1 >

2023-06-12 上传
这个错误提示看起来是在读取FASTA文件时出现问题，而不是在读取GTF文件时出现问题。可能的原因是你的代码中使用了读取FASTA文件的函数，但是输入的文件实际上是GTF文件，导致出现了格式错误。 ...

修改以下代码，使其能正常运行： import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 读取数据 data1 = pd.read_csv('weather.csv') data2 = pd.read_csv('weatherw.csv') # 将数据合并 data = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True) # 将日期转换为时间戳 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 将数据按日期排序 data = data.sort_values(by='日期') # 将最高气温和最低气温数据转换为列表 high = data['最高气温'].tolist() low = data['最低气温'].tolist() # 建立ARIMA模型，预测2023年每一天的最高气温和最低气温 model_high = ARIMA(high, order=(1, 1, 1)).fit() model_low = ARIMA(low, order=(1, 1, 1)).fit() predict_high = model_high.predict(start=len(high), end=len(high) + 364, typ='levels') predict_low = model_low.predict(start=len(low), end=len(low) + 364, typ='levels') # 将预测结果转换为DataFrame格式 predict = pd.DataFrame({ '日期': pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31'), '最高气温': predict_high, '最低气温': predict_low }) # 将预测结果保存到文件中 predict.to_csv('predict.csv', index=False) # 绘制折线图 line = Line() line.add_xaxis(predict['日期'].dt.strftime('%Y-%m-%d').tolist()) line.add_yaxis('最高气温', predict['最高气温'].tolist()) line.add_yaxis('最低气温', predict['最低气温'].tolist()) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测折线图')) line.render('predict.html') 报错：FutureWarning: Unknown keyword arguments: dict_keys(['typ']).Passing unknown keyword arguments will raise a TypeError beginning in version 0.15. warnings.warn(msg, FutureWarning)

2023-06-02 上传
将以下两行代码： ``` predict_high = model_high.predict(start=len(high), end=len(high) + 364, typ='levels') predict_low = model_low.predict(start=len(low), end=len(low) + 364, typ='levels') ...
xiulixiao2003
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