WebApplication与WebSite

 

我用vs2008创建的项目为何没有.aspx.designer.cs文件呢?怎么配置才能显示呢?

web项目有两种, 一种website是不生成designer.cs的,另一种web application才生成这个文件,这么一说,可能有网友不太理解,下面向大家简单介绍一下VS2005中WebSite和WebApplicationd的区别,希望能够对大家有所帮助。

  WebApplication编程模型的优点:

  ●网站编译速度快,使用了增量编译模式,仅仅只有文件被修改后,这部分才会被增量编译进去。
  ●生成的程序集

  WebSite:生成随机的程序集名,需要通过插件WebDeployment才可以生成单一程序集WebApplication:可以指定网站项目生成单一程序集,因为是独立的程序集,所以和其他项目一样可以指定应用程序集的名字、版本、输出位置等信息
  ●可以将网站拆分成多个项目以方便管理
  ●可以从项目中和源代码管理中排除一个文件
  ●支持VSTS的Team Build方便每日构建
  ●更强大的代码检查功能,并且检查策略受源代码控制
  ●可以对编译前后进行自己规定的处理
  ●对App_GlobalResources 的Resource强类支持
  ●直接升级使用VS2003构建的大型系统

  WebSite编程模型的优点:

  ●动态编译该页面,马上可以看到效果,不用编译整个站点(主要优势)
  ●同上,可以使错误的部分和使用的部分不相干扰
  ●可以每个页面生成一个程序集
  ●可以把一个目录当做一个Web应用来处理,直接复制文件就可以发布,不需要项目文件
  ●可以把页面也编译到程序集中

  两种编程模型的互相转换:

  VS2005 SP1内置了转换程序,可以非常方便的从WebSite转换到WebApplication
  只需要复制文件,右键执行“转换为Web应用程序”即可。

  未查到有专门的反向转换工具,但比较后发现如果转换也非常简单。
  *.designer.cs
  *.aspx
  *.ascx
  *.master
  删除所有*.designer.cs
  将*.aspx、*.ascx、*.master页面文件中的 Codebehind="FileList.aspx.cs" 批量替换成 CodeFile="FileList.aspx.cs"

  总之,大网站比较适合用WebApplication项目,小网站比较适合用WebSite项目。

 

安装微软的一个提取release版本的插件WebDeploymentSetup.msi 可以解决WebApplication 生成时带源码问题
 然后选择右键 add web Deployment project
就可以发布了

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 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!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究仿真,如成本最小化、碳排放最低供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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