asp.net学习路线

最新推荐文章于 2025-05-11 10:50:23 发布
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此博客聚焦ASP.NET学习路线，虽暂无具体内容，但可知围绕ASP.NET展开学习指引，能为想学习ASP.NET的人提供方向，助力掌握相关知识与技能，在信息技术领域后端开发方面有所提升。
Asp.net学习过程分解（学习路线）
qq_34344665的博客
01-24 6003
先来自我介绍一下， 我是一个在.Net这行摸爬滚打快三年的一个菜鸟，感觉自己算是一个全栈工程师吧，什么JavaScript、Jquery、Html、Html5、CSS3、Asp.net、SQL SERVER, 样样都会，可是样样都不精通，前段时间一个大学很要好的同学跟我聊天，说他现在很迷茫，不知道自己想要的是什么，说什么现在"Vue.js、Bootstrap、Python" 很火，最近他也在学习。...
ASP.NET学习路线（详细）
01-02
在此就向打算系统学习ASP.NET技术的初学者谈谈我的建议。 如果你已经有较多的面向对象开发经验，跳过以下这两步： 第一步　掌握一门.NET面向对象语言，C＃或VB.NET。 我强烈反对在没系统学过一门面向对象（OO）语言...
.NET学习计划路线
weixin_45783763的博客
05-11 596
需要特别注意的是，微服务架构是一个复杂的系统，需要多方面的知识储备。- AdministrationService (管理服务)- Entity Framework Core (ORM框架)- IdentityService (身份认证服务)- ASP.NET Core (Web框架)#### 第二阶段：Web开发（2-3个月）#### 第三阶段：微服务架构（3-4个月）- LogService (日志服务)- PublicWeb (公共Web应用)#### 第一阶段：基础准备（2-3个月）
ASP.NET学习路线
dieyun5640的博客
01-10 175
ASP.NET：c#、ADO.NET HTML JavaSript; HtppHandler→模板引擎→aspx/WebForm→ASP.NET-MVC（主流） 错误集合： Application统计在线人数； 购物车放在session中； 使用LinkButton实现超链接； 注意事项： 1.NETWORK（浏览器F12），诠释服务器与客户端的交互...
Asp.net学习路线
程序猿大海哥
10-31 613
.net学习路线 入门篇1.         学习面向对象(OOP)的编程思想 许多高级语言都是面向对象的编程，.NET也不例外。如果您第一次接触面向对象的编程，就必须理解类、对象、字段、属性、方法和事件、封装、继承和多态性、重载、重写等概念。需要说明的是，微软的产品帮助文档做得非常完善，而且查询相当方便，入门者不得不看。安装完Visual Studio.NET2003(或者Visual St
ASP.Net 学习路线
Hubert Biyo的博客
07-12 947
入门篇 1.学习面向对象(OOP)的编程思想 　　许多高级语言都是面向对象的编程，.NET也不例外。如果您第一次接触面向对象的编程，就必须理解类、对象、字段、属性、方法和事件、封装、继承和多态性、重载、重写等概念。需要说明的是，微软的产品帮助文档做得非常完善，而且查询相当方便，入门者不得不看。安装完Visual Studio2010后，在“开始菜单->Microsoft Visual
最新版2023年Asp.Net学习路线图，助你成为合格程序员！
dotNET跨平台
05-14 854
.Net Core从零学习搭建权限管理系统教程对于.Net初学者来说，最大的困难不是学习编程难度，而是没有目标。很多初学者，因为没有目标、没有方向导致迷茫，没有阶段性的成果导致无法持续地学习。这时候就需要有一个明确清晰的学习路线图。下面给大家分享，一个微软MVP在Github整理的，最新版本的Asp.Net学习路线图：2023版本。2022年版本的，见我之前分享的文章《最新】.Net程序员学习路线...
ASP.NET学习路线图
u011152007的博客
09-09 474
ASP.NET学习路线图　如果你已经有较多的面向对象开发经验，跳过以下这两步：　　第一步　掌握一门.NET面向对象语言，C#或VB.NET 我强烈反对在没系统学过一门面向对象(OO)语言的前提下去学ASP.NET。 ASP.NET是一个全面向对象的技术，不懂OO，那绝对学不下去!　　第二步　对.NET Framework类库有一定的了解 可以通过开发Windows Form应用程序来学习NET Fr
【.NET全栈】.NET全栈学习路线
杰西笔记
04-03 1856
.net学习路线
C# ASP.NET Core 学习路线
m0_65664914的博客
04-22 1261
当学习 C# ASP.NET Core 时，以下是一个详细的学习路线建议、C# 基础知识、.NET 平台基础、ASP.NET Core 基础、数据库与 Entity Framework Core、身份验证与授权、测试与调试
ASP.NET学习路线图浅谈
10-26
### ASP.NET学习路线图详解 #### 一、前言 ASP.NET是Microsoft提供的一种用于构建动态Web应用程序的技术框架。为了更好地理解和掌握ASP.NET的核心概念和技术要点，本文将详细介绍一个逐步深入的学习路线图，帮助...
高端大气上档气的banner生成工具和图案集合，python脚本
12-09
效果预览： https://pan.quark.cn/s/b30e3f5e57c7 [TOC] code_banner 一个有追求的程序员总是希望自己的项目有一个高端大气上档气的banner，但是每次开发项目都去设计banner无疑有点浪费时间。 因此，这个项目总结一些程序员常用banner生成方法，以及一些著名的banner图案，方便在使用的时候可以信手拈来。 源码地址：https://.com/HeLiangHIT/code_banner 文字banner生成 网页版 打开网页： http://www.network-science.de/ascii/ 输入文字比如，选择字体比如graffiti，点击do it! 等待几秒。 输出内容后拷贝： 本地安装 网页版有时候太慢了，该工具开源，可以下载到本地编译安装。 依次执行如下命令安装工具： 该工具已解压到目录 ./figlet/ 下，可以直接在里面编译安装。 之后可以执行 生成对应的banner如下 更多控制参数查看帮助： 其中字体可以到 http://www.figlet.org/examples.html 选择，然后到 http://www.figlet.org/fontdb.cgi 下载后用于生成对应风格的banner文字。 项目font目录下是我觉得还不错的一些字体。 指定字体生成banner的方法： 这里整理一些比较合适的字体： block.flf, bulbhead.flf, computer.flf, alligator.flf, doh.flf, isometric1.flf, isometric2.flf, isometric3.flf, isometric4.flf, larry3d.flf,...
野生蓝莓产量预测数据集-readme.md
12-09
野生蓝莓产量预测数据集-readme.md
一个拿来即用的docker镜像大礼包，直接构建docker镜像环境(docker、dockerfile、k8s、helm、shell and so on )，Linux运维工具及脚本，K8S构建，各种
12-09
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4dcb2845d5d 说明 使用七牛，加速java和tomcat下载， 已推送到官方 交流QQ群 如梦技术：
极简的mqtt服务器，是否方便部署和使用
12-09
极简的mqtt服务器，是否方便部署和使用；
【遥感与地理信息】基于Sentinel-2影像的NDVI时序分析：城市植被覆盖变化监测方法实现
12-09
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台对巴基斯坦拉合尔地区进行长时间序列的遥感影像分析。通过加载全球行政边界数据集并筛选出拉合尔地区的地理范围作为研究区域（AOI），随后加载2016年至2025年间的Sentinel-2地表反射率影像集合，结合云掩膜处理（基于SCL波段）去除云影响，并按年份合成中值影像。在此基础上，计算各年度归一化植被指数（NDVI），用于评估植被覆盖变化情况。文章还展示了真彩色影像与NDVI空间分布图的可视化方法，并进一步通过比较2025年与2016年的NDVI差值，分析十年间植被动态演变趋势。; 适合人群：具备基本遥感知识和Earth Engine操作经验的学生、科研人员或环境监测相关从业人员；熟悉JavaScript语法者更佳； 使用场景及目标：①开展城市绿化变化监测、土地利用分析或生态环境评估；②学习时间序列遥感数据处理流程，掌握云去除、影像合成、NDVI计算与变化检测等关键技术； 阅读建议：建议结合代码逐段运行并观察结果，理解每一步的数据处理逻辑，可尝试调整年份或研究区域以拓展应用范围。
【计算机视觉】基于SVM的图像分类方法：MATLAB实现花卉与动物识别系统设计
最新发布
12-09
内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现基于支持向量机（SVM）的图像分类，针对花卉与动物两类图像进行识别。通过提取图像的颜色直方图和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征（如对比度、能量、熵），将高维视觉信息转化为数值特征向量，并进行归一化处理以消除量纲影响。随后采用RBF核函数的SVM模型进行训练与分类，利用7:3划分训练集与测试集，最终评估分类准确率并可视化混淆矩阵，还提供了单张图像的预测示例。完整代码实现涵盖数据加载、特征提取、模型训练、测试评估全流程。; 适合人群：具备基本图像处理与机器学习知识的MATLAB初学者或本科/研究生阶段学生，以及希望动手实践SVM图像分类的技术人员； 使用场景及目标：①学习如何从图像中提取颜色与纹理特征用于分类任务；②掌握SVM在实际图像识别中的应用方法，理解RBF核、参数设置与模型评估流程；③构建简单的二分类图像识别系统并验证效果； 阅读建议：建议读者结合代码逐段运行调试，深入理解特征提取与SVM建模细节，可尝试更换数据集或调整特征参数以进一步提升分类性能。
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