《ASP.NET Site Performance Secrets》电子书下载

ASP.NET站点性能秘籍
最新推荐文章于 2025-12-01 22:23:21 发布
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#performance #asp.net

本文分享了《ASP.NET Site Performance Secrets》电子书的下载链接，该书详细介绍了提升ASP.NET网站性能的各种技巧和策略。
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ASP.NET Site Performance Secrets
11-22
《ASP.NET Site Performance Secrets》是一本深入探讨ASP.NET网站性能优化的专业书籍。ASP.NET是微软公司推出的用于构建Web应用程序的框架，它提供了丰富的功能和工具，使得开发者能够快速构建动态、交互性强的网页...
Packt.ASP.NET.Site.Performance.Secrets
11-16
《ASP.NET Site Performance Secrets》是一本由Packt Publishing出版的技术书籍，旨在为开发者提供简单而有效的技巧来提升ASP.NET网站的性能。本书版权为2010年，由Matt Perdeck编写。 **作者简介：** Matt Perdeck...
《ASP.NET Site Performance Secrets》读书笔记
软件质量优化
01-19 1645
《ASP.NET Site Performance Secrets》读书笔记：http://www.docin.com/p-328350736.html
10 ASP.NET Performance and Scalability Secrets
LHHfp2013的博客
06-30 2422
ASP.NET 2.0 has many secrets, which when revealed can give you big performance and scalability boost. For instance, there are secret bottlenecks in Membership and Profile provider which can be ...
10 ASP.NET Performance and Scalability Secrets(转载推荐)
weixin_30730053的博客
06-06 130
Introduction介绍 ASPNET 2.0 有很多的秘密，当探究了之后，能够给你带来很大的性能级可测两性的提升。例如，Membership和Profile provider 有一些秘密的瓶颈，能够很容易的解决并且使得身份验证和授权更加快速。此外，通过设置ASPNET HTTP 管道，能够避免执行在每一个不必要的代码。不仅是这样，ASPNET工作进程可以把每一个降低性能的点排除，将性能...
【译文】10 ASP.NET Performance and Scalability Secrets
LEAF
06-09 1186
 Introduction介绍ASPNET 2.0 有很多的秘密，当探究了之后，能够给你带来很大的性能级可测两性的提升。例如，Membership和Profile provider 有一些秘密的瓶颈，能够很容易的解决并且使得身份验证和授权更加快速。此外，通过设置ASPNET HTTP 管道，能够避免执行在每一个不必要的代码。不仅是这样，ASPNET工作进程可以把每一个降低性能的点排除，将性
ASP.net security
weixin_30275415的博客
07-07 700
ASP.NET Security J.D. Meier, Alex Mackman, Michael Dunner, and Srinath VasireddyMicrosoft Corporation Published: November 2002 Last Revised: January 2006 Applies to: ASP.NET 1.1 See ...
ASP.NET 性能优化
码农
04-29 1908
原文： remove name="Session" /> remove name="WindowsAuthentication" /> remove name="PassportAuthentication" /> remove name="AnonymousIdentification" />
上周技术关注：ASP.NET AJAX under the hood secrets
技术代码资料库
12-04 138
[相关度, 搜索技术] 关键词与关键词之间的相关度计算 >> 假设一个文章集合 {C}，总文章数目为N，其中含有单词X的文章总数为Nx，含有单词Y的文章总数是Ny，含有｛X+Y｝的文章总数是 Nxy，那么相关性这么计算Corr(X,Y)= Math.log10(N/Nx)*Math.log10(N/Ny)*Nxy/(Nx+Ny-Nxy) [digg] 国外同行关注啥——d...
ASP.NET machineKey Generator
weixin_34238642的博客
10-23 427
Download source files - 7.43 Kb Introduction Whenever you make use of ViewState, Session, Forms authentication, or other encryptedand/or secured values, ASP.NET uses a set of keys to do the en...
Beginner's Guide To ASP.NET Cookies
jxufewbt的专栏
08-01 1153
Table of Contents Introduction  What are Cookies ? How Cookies are started ? Advantages of Cookies Disadvantages of Cookies How to create cookies ?  How to read data from cookies ? W
ASP.NET网站性能优化秘诀
"ASP.NET Site Performance Secrets - 由Matt Perdeck撰写的一本专注于ASP.NET网站性能优化的书籍，适合初级以上开发人员阅读。" 在ASP.NET框架中，网站性能是关键因素，因为它直接影响用户体验和服务器资源利用率...
ASP.NET网站性能优化秘籍
"Packt.ASP.NET.Site.Performance.Secrets" 本书《ASP.NET网站性能的秘密》由Matt Perdeck撰写，旨在提供一系列简单而有效的技术，帮助读者迅速提升ASP.NET网站的性能。书中涵盖了一系列针对ASP.NET性能优化的关键...
【ASP.NET进阶】Controller 层 Action 返回值：HttpStatusCodeResult 状态码返回全解析
William_cl的博客
12-01 951
本文从HTTP状态码的核心概念出发，通过生活场景类比和代码示例，详细讲解了ASP.NET中HttpStatusCodeResult的使用方法。文章首先将状态码比喻为餐厅服务的响应信号（如200代表上菜成功，404代表菜品不存在），帮助开发者理解状态码的本质意义。然后分别展示了ASP.NET MVC和ASP.NET Core两种框架下返回状态码的具体实现方式，包括404、500、403等常见状态码的返回示例。特别强调了ASP.NET Core中更简洁的StatusCode()方法及NotFound()等快捷方
AI时代，科技园区面临收入增长乏力挑战，如何抓住AI+数智化解决方案机遇实现市场占有率？.docx
12-02
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基于Unity引擎开发的移动端点云可视化与智能路径规划系统_点云显示手势交互点云格式转换ply格式导入pcx插件应用点云地图构建栅格地图系统六边形地图设计可通行区域.zip
12-02
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科技服务合作伙伴如何借助AI赋能的科技管理服务突破平台“建而无用”，以打造可持续的品牌影响力？.docx
12-02
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地方政府如何借助新一代技术转移SaaS系统构建精细化管理效能？.docx
12-02
地方政府如何借助新一代技术转移SaaS系统构建精细化管理效能？
基于Matlab的植物叶片虫害检测系统：融合颜色与纹理特征的病害识别及GUI交互界面
最新发布
12-02
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案，重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面，便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具，在图像分析与模式分类领域应用广泛，本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面，叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常，健康的叶片呈现绿色，而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数，例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数（如均值、标准差及主成分等），能够提取具有判别力的色彩特征，从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化，如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外，局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节，进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像，系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法，通过对已标注样本的训练，模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程，学生能够将理论知识与实际应用相结合，提升解决复杂工程问题的能力。总体而言，该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节，为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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