40、深入探索Silverlight与ASP.NET的集成应用

最新推荐文章于 2025-12-10 12:10:40 发布
最新推荐文章于 2025-12-10 12:10:40 发布
阅读量8 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Silverlight开发精要 文章标签： Silverlight ASP.NET 集成应用
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github5actions/article/details/156179628

深入探索Silverlight与ASP.NET的集成应用

1. Silverlight内容区域的操作与动画效果

在Web开发中，我们经常需要对Silverlight内容区域进行定位、大小调整以及显示和隐藏等操作。以下是相关的代码实现： 

// Get the Silverlight container, and position it.
HtmlElement silverlightControl =
HtmlPage.Document.GetElementById("silverlightControlHost");
silverlightControl.SetStyleAttribute("left", targetLeft.ToString() + "px");
silverlightControl.SetStyleAttribute("top", targetTop.ToString() + "px");
// Resize the Silverlight container to match the actual page size.
silverlightControl.SetStyleAttribute("width", this.Width + "px");
silverlightControl.SetStyleAttribute("height", this.Height + "px");

上述代码通过获取Silverlight容器元素，并设置其 left 、 top 、 width 和

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
4、深入探索Silverlight与ASP.NET集成开发及部署
tcp8optimizer的博客
06-13 38
本文深入探讨了Silverlight与ASP.NET的集成开发及部署过程，详细介绍了创建Silverlight项目与ASP.NET网站的步骤，以及如何将Silverlight内容集成到ASP.NET应用程序中。文章还分析了Silverlight的编译与部署机制，包括XAP文件的作用和配置Web服务器支持XAP的重要性，并讨论了Silverlight应用程序可能面临的反编译问题及应对策略。最后，文章提供了开发与部署的最佳实践建议，并展望了未来技术趋势。
39、深入探索Silverlight与ASP.NET的融合应用
p5l2m9n4o6q的博客
08-06 39
本文深入探讨了Silverlight与ASP.NET的融合应用，涵盖了Silverlight的事件处理机制、架构组成、XAML语言的作用、布局面板的使用、向网页添加Silverlight内容的方法以及Silverlight与ASP.NET的集成方式。通过实际代码示例和详细的解析，帮助开发者掌握Silverlight与ASP.NET结合开发富客户端Web应用的关键技术与实践技巧。
54、深入探索Silverlight与ASP.NET Web服务集成
tcp8optimizer的博客
08-02 42
本博文深入探讨了Silverlight与ASP.NET Web服务的集成方法，涵盖了创建WCF服务、添加服务引用、调用Web服务以及处理异常、安全、网络连接等问题。同时介绍了数据类型处理、性能优化、跨域访问解决方案等内容，帮助开发者构建高效且安全的应用程序。
41、深入探索ASP.NET与Silverlight集成：MediaPlayer、自定义控件及Web服务
github5actions的博客
12-10 9
本文深入探讨了ASP.NET与Silverlight的集成开发，涵盖MediaPlayer皮肤的使用与定制、尺寸设置、章节功能实现，以及自定义控件的开发挑战。同时介绍了在混合页面中通过UpdatePanel避免回发中断Silverlight应用的策略，并详细说明了如何构建和消费WCF Web服务。文章还总结了常见问题及解决方案，展望了未来发展趋势，为开发者提供了全面的技术参考与实践指导。
53、探索Silverlight与ASP.NET Web服务集成的奥秘
oauth7security的博客
08-07 64
本文详细探讨了Silverlight与ASP.NET Web服务集成的各个方面，包括浏览器集成与安全问题、Web服务的创建与调用、数据类型处理、异常处理、URL配置、安全措施、网络连接监控以及双向Web服务的实现。通过这些内容的解析，开发者可以构建功能强大、安全稳定的Web应用程序。
54、探索Silverlight与ASP.NET Web服务的融合应用
desk3的博客
07-20 53
本文深入探讨了如何将Silverlight与ASP.NET Web服务融合，以构建功能强大且交互性丰富的Web应用。内容涵盖了Silverlight与HTML内容的融合、HTML互操作性的安全性、ASP.NET Web服务的构建与调用、数据处理方式、安全性保障、网络连接监控以及双向Web服务的实现。通过详细的代码示例和流程说明，帮助开发者全面掌握Silverlight与Web服务结合的关键技术，适用于需要高性能、安全和稳定交互的Web开发场景。
41、探索Silverlight、ASP.NET与WCF的融合应用
p5l2m9n4o6q的博客
08-08 33
本文深入探讨了Silverlight应用开发基础、WCF的核心概念与组成，以及WCF与ASP.NET的协作模式。通过详细的QuotesService示例，展示了WCF服务的开发流程，并分析了两种协作模式在资源共享、开发维护等方面的特点。同时涵盖了WCF性能优化策略、未来发展趋势及应用场景拓展，为构建高效、可扩展的分布式应用程序提供了全面指导。
49、探索Silverlight与ASP.NET Web服务的集成与安全实践
dell8的博客
07-25 49
本文深入探讨了Silverlight与ASP.NET Web服务的集成方式及相关的安全实践。内容涵盖确保Silverlight HTML互操作性的安全策略、创建和调用WCF服务的步骤、使用代理类异步调用Web服务的方法，以及处理Web服务异常的机制。通过这些技术，开发者可以构建功能强大且安全的Web应用程序。
46、深入探索Silverlight控件模板与浏览器集成
dell8的博客
07-22 32
本文深入探讨了Silverlight中FlipPanel控件的自定义模板实现，包括ToggleButton模板设计、状态动画定义、模板元素连接逻辑以及与HTML元素的交互集成。通过这些技术，开发者可以创建具有丰富动画效果和浏览器兼容性的Silverlight应用程序。同时，文章还介绍了如何在实际场景中灵活运用这些技术，为用户提供更具吸引力的交互体验。
深入探索Silverlight与ASP.NET集成开发
### 深入探索 Silverlight 与 ASP.NET 集成开发 #### 1. 创建 ASP.NET 托管的 Silverlight 项目 Silverlight 自身功能强大，也可作为 ASP.NET 网站的一部分进行开发、测试和部署。以下是在同一解决方案中创建 ...
深入探索Silverlight在ASP.NET应用中的导航与交互技术
### 深入探索Silverlight在ASP.NET应用中的导航与交互技术 在开发基于Silverlight的ASP.NET应用时，我们会遇到诸多独特的挑战和机遇。本文将详细探讨Silverlight在用户交互和导航方面的相关技术，帮助开发者更好地...
【机械故障诊断】基于VMD-SVM的信号分解与分类预测： 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-SVM变分模态分解（VMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测（含模型描述及部分示例代码）
12-27
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-SVM联合模型，用于机械设备的故障诊断与分类预测。该方法结合变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM），首先利用VMD对原始振动信号等工业监测数据进行自适应分解，提取具有物理意义的本征模态分量，有效分离噪声与关键故障特征；随后通过时频域特征提取与PCA降维，构建高判别性特征集，并输入优化后的SVM分类器实现多类别、非线性故障的精准识别。项目涵盖完整的模型架构、参数优化策略及应对工程挑战的解决方案，并提供了部分MATLAB代码示例，支持实时预测、可视化展示与系统集成。; 适合人群：具备一定信号处理与机器学习基础，从事工业故障诊断、智能运维、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生；熟悉MATLAB编程者更佳； 使用场景及目标：①解决复杂工况下设备故障信号的特征提取与分类难题；②实现旋转机械、电力设备等多类型装备的智能健康监测与预测性维护；③构建高鲁棒性、可扩展的故障诊断系统； 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与完整程序（含GUI设计）进行实践操作，重点关注VMD参数调优、特征构造与SVM多分类实现过程，同时可拓展至迁移学习与边缘部署以提升工程应用价值。
MySQL GROUP BY报错解决[可运行源码]
12-27
文章详细介绍了在MySQL使用GROUP BY时遇到的常见报错“Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”的解决方法。作者首先解释了报错的原因，即从MySQL 5.7.5开始默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY模式，导致某些SQL语句失效。接着，作者提供了具体的解决步骤：通过查看数据库配置确认sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY，然后修改MySQL配置文件，移除该模式或添加其他兼容模式。最后，作者通过重启MySQL服务验证配置生效，成功解决了问题。整个过程清晰明了，适合遇到类似问题的开发者参考。
传送带损坏与对象检测数据集_20251118_004430.zip
12-27
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
管理系统实战项目：从零构建基础教程
12-27
本实战项目旨在帮助读者从零开始，逐步掌握管理系统的构建过程。我们将涵盖从需求分析、系统设计、数据库搭建、核心功能开发到系统测试与部署的全过程。通过本教程，你将深入了解管理系统的基础知识和实战技能。
Docker基本使用命令[代码]
12-27
本文详细介绍了Docker的基本使用命令，包括帮助命令、镜像命令和容器命令。帮助命令部分涵盖了docker version、docker info和docker --help的使用方法，用于查看Docker的版本信息、系统信息和帮助手册。镜像命令部分包括搜索镜像（docker search）、拉取镜像（docker pull）、查看镜像（docker images）和删除镜像（docker rmi）等操作。容器命令部分则详细讲解了启动容器（docker run）、查看容器（docker ps）、退出容器（exit或ctrl+p+q）、进入容器（docker exec/attach）、启动/重启/停止容器（docker start/restart/stop/kill）、删除容器（docker rm）、查看容器日志（docker logs）、查看容器进程（docker top）、查看容器内部细节（docker inspect）、拷贝文件（docker cp）以及查看容器资源占用情况（docker stats）等操作。这些命令为Docker的日常使用提供了全面的指导。
垃圾废弃物目标检测数据集_20251118_143436.zip
12-27
一、基础信息 • 数据集名称：垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：1124张图片 验证集：375张图片 总计：1499张图片 • 训练集：1124张图片 • 验证集：375张图片 • 总计：1499张图片 • 分类类别：包含60多个垃圾和废弃物类别，如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图片来源于实际场景，细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型，用于智能垃圾桶或回收系统，提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发：集成至环保和废弃物管理应用，提供实时垃圾识别功能，促进回收和环境保护，支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉与环保领域的交叉研究，助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文，推动技术创新。 • 教育与培训：可用于学校或培训机构，作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源，培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片经过准确标注，确保边界框定位精确；包含多种垃圾类别，覆盖常见废弃物，提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接用于目标检测任务，并支持扩展到其他视觉任务，如分类或分割。 • 实际应用价值：专注于垃圾识别，为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑，有助于减少污染和促进循环经济。
水下垃圾实例分割数据集_20251118_214956.zip
12-27
水下垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：水下垃圾实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：1049张图片 验证集：300张图片 测试集：150张图片 总计：1499张图片 • 训练集：1049张图片 • 验证集：300张图片 • 测试集：150张图片 • 总计：1499张图片 • 分类类别： Aerosol（气溶胶罐） Aluminium blister pack（铝泡罩包装） Aluminium foil（铝箔） Battery（电池） Broken glass（碎玻璃） Carded blister pack（卡式泡罩包装） Cigarette（香烟） Clear plastic bottle（透明塑料瓶） Corrugated carton（瓦楞纸箱） Crisp packet（薯片袋） Disposable food container（一次性食品容器） Disposable plastic cup（一次性塑料杯） Drink can（饮料罐） Drink carton（饮料纸盒） Egg carton（鸡蛋盒） Foam cup（泡沫杯） Foam food container（泡沫食品容器） Food Can（食品罐） Food waste（食物垃圾） Garbage bag（垃圾袋） Glass bottle（玻璃瓶） Glass cup（玻璃杯） Glass jar（玻璃罐） Magazine paper（杂志纸） Meal carton（餐盒） Metal bottle cap（金属瓶盖） Metal lid（金属盖子） Normal paper（普通纸） Other carton（其他纸盒） Other plastic（其他塑料） Other plastic bottle（其他塑料瓶） Other plastic container（其他塑料容器） Other plastic cup（其他塑料杯） Other plastic wrapper（其他塑料包装） Paper bag（纸袋） Paper cup（纸杯） Paper straw（纸吸管） Pizza box（披萨盒） Plastic bottle cap（塑料瓶盖） Plastic film（塑料薄膜） Plastic gloves（塑料手套） Plastic lid（塑料盖子） Plastic straw（塑料吸管） Plastic utensils（塑料餐具） Polypropylene bag（聚丙烯袋） Pop tab（易拉罐拉环） Rope - strings（绳子-字符串） Scrap metal（废金属） Shoe（鞋子） Single-use carrier bag（一次性购物袋） Six pack rings（六罐环） Spread tub（涂抹桶） Squeezable tube（可挤压管） Styrofoam piece（泡沫塑料片） Tissues（纸巾） Toilet tube（卫生纸卷） Tupperware（特百惠） Unlabeled litter（未标记垃圾） Wrapping paper（包装纸） • Aerosol（气溶胶罐） • Aluminium blister pack（铝泡罩包装） • Aluminium foil（铝箔） • Battery（电池） • Broken glass（碎玻璃） • Carded blister pack（卡式泡罩包装） • Cigarette（香烟） • Clear plastic bottle（透明塑料瓶） • Corrugated carton（瓦楞纸箱） • Crisp packet（薯片袋） • Disposable food container（一次性食品容器） • Disposable plastic cup（一次性塑料杯） • Drink can（饮料罐） • Drink carton（饮料纸盒） • Egg carton（鸡蛋盒） • Foam cup（泡沫杯） • Foam food container（泡沫食品容器） • Food Can（食品罐） • Food waste（食物垃圾） • Garbage bag（垃圾袋） • Glass bottle（玻璃瓶） • Glass cup（玻璃杯） • Glass jar（玻璃罐） • Magazine paper（杂志纸） • Meal carton（餐盒） • Metal bottle cap（金属瓶盖） • Metal lid（金属盖子） • Normal paper（普通纸） • Other carton（其他纸盒） • Other plastic（其他塑料） • Other pl
模式识别基于CNN-SVM融合模型的多特征分类预测系统设计： 项目介绍 MATLAB实现基于CNN-SVM 卷积神经网络（CNN）结合支持向量机（SVM）进行多特征分类预测（含模型描述及部分示例代
最新发布
12-27
内容概要：本文介绍了在MATLAB平台上实现的基于CNN-SVM融合模型的多特征分类预测项目，通过结合卷积神经网络（CNN）强大的自动特征提取能力与支持向量机（SVM）优异的分类泛化性能，构建了一种高精度、强鲁棒性的混合分类框架。项目详细阐述了模型的整体架构，包括数据预处理、CNN特征提取、全连接层输出、特征降维与标准化、SVM分类决策等模块，并针对多源高维特征融合、小样本不平衡、特征空间不匹配、模型效率与可解释性等实际挑战提出相应解决方案。文中还提供了部分代码示例和性能评估方法，展示了该模型在图像、医疗、金融等多领域的应用潜力。; 适合人群：具备一定机器学习和MATLAB编程基础，从事数据分析、智能系统开发或相关研究工作的高校师生、科研人员及工程技术人员；适合有一定深度学习背景、希望探索模型融合技术的中级开发者。; 使用场景及目标：①应用于多特征、小样本、类别不平衡的复杂分类任务，如医学图像识别、金融欺诈检测、工业故障诊断等；②提升分类准确率与模型泛化能力，同时增强决策可解释性；③为实际业务场景提供可复用、可扩展的智能分类解决方案。; 阅读建议：建议结合MATLAB深度学习工具箱动手实践，重点关注CNN特征提取与SVM分类的衔接流程，理解特征降维与标准化的关键作用，并通过调整网络结构、核函数参数等进行模型优化实验，深入掌握融合模型的设计思想与调参技巧。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值