9、Blazor应用:运行机制、类型及桌面应用搭建

Blazor应用:运行机制、类型及桌面应用搭建

1. 运行Blazor应用

Blazor并非基于插件运行,而是依靠WebAssembly。只要浏览器支持Wasm(所有现代浏览器均支持),就能运行Blazor应用。

要理解Blazor如何加载到浏览器中,需先了解基本的Web服务器。Web服务器本质上是托管一堆文件的服务器,当用户在浏览器中输入指向该服务器的URL时,这些文件会被下载到浏览器。Web服务器有一些约定,例如若URL中未指定特定的HTML文件,服务器默认会查找index.html或default.html。

Blazor WASM应用作为静态网站提供服务,无需IIS服务器进行计算或运行.NET代码,只需一个能提供静态内容(如HTML、CSS、JS和DLL文件)的网站。

发布独立的Blazor WASM客户端应用时,部署步骤会将wwwroot内容复制到输出文件夹,并编译.NET代码添加到输出中。其中包含的文件有:
- index.html :浏览器首先加载该文件,其中包含显示“Loading…”的逻辑,在下载和启动WASM及.NET运行时期间显示。
- _framework文件夹 :包含.NET 6程序集,随应用一起发布。该文件夹中的文件有三种版本,分别是正常版本、gzip压缩的.gz文件和Brotli压缩的.br文件,由服务器根据客户端需求选择最优类型。
- .NET 6运行时相关文件
- System.*文件 :属于.NET 6程序集。
-

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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