google hosting, host your code base.

最新推荐文章于 2024-11-18 15:31:06 发布
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#Google #subversion #Gmail

现在你只需要拥有一个gmail帐号, 便能host 你的项目, 象在sf上一样, 使用的是subversion.

http://code.google.com/hosting/
iteye_315
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Google Project Hosting
一碗米线
10-31 1830
一、 简介 Google code Project Hosting为项目开发提供了简洁方便的平台，尤其适用于多人合作的项目，在这里项目成员的交流和 沟通更加快捷高效，项目开发也更加合理有序。 常用的开源项目托管平台有 sourceforge，google code 等. Sourceforge 是全球最大的开源社区，许多重 要，大型的的开源项目都选择 Sourceforge 作为其开发交流的平
关于google code hosting(谷歌项目托管)
10-06 1074
今天花了些时间查阅开源业界当前在开源项目信息搜集方面的成就，主要关注了flossmole,sourcerer和google code hosting三项工作（服务）。 google code hosting的用户帮助页面中开门见山的点出了该服务的宗旨或目的： "To
使用Google-Project-Hosting搭建自己的网络SVN服务器
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great3779的专栏
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前段时间写了一篇博文，讲述了如何搭建本地SVN服务器。 http://blog.csdn.net/great3779/article/details/7217986。 这几天在网上闲逛的时候，发现Google同志已经为开源开发者提供了基于云计算的网络版本管理服务器Google-Project-Hosting，而且支持SVN版本管理。大喜过望，赶快初步研究了一下，写此博文与各位初学者共勉
谷歌chrome更新服务器hosts
wpyok168的博客
10-10 8480
【代码】谷歌chrome更新服务器hosts。
using Microsoft.Extensions.Hosting.WindowsServices; using Microsoft.OpenApi.Models; using NLog.Extensions.Logging; using STAppWebApiDemo.WebCode; using STAppWebApiDemo.WebCode.SwaggerExtention; using System.Diagnostics; using System.Reflection; namespace STAppWebApiDemo { public class Program { public static void Main(string[] args) { try { Console.WriteLine("应用程序启动中..."); // 配置 Windows 服务选项 var options = new WebApplicationOptions { Args = args, ContentRootPath = WindowsServiceHelpers.IsWindowsService() ? AppContext.BaseDirectory : default }; var builder = WebApplication.CreateBuilder(options); // 添加 Windows 服务支持 builder.Host.UseWindowsService(config => { config.ServiceName = "My STWeb Service"; }); // 增加服务启动超时时间 builder.Services.Configure<HostOptions>(options => { options.StartupTimeout = TimeSpan.FromMinutes(3); options.ShutdownTimeout = TimeSpan.FromMinutes(1); }); builder.Services.AddEndpointsApiExplorer(); builder.Services.AddSwaggerGen(); // Add services to the container. builder.Services.AddControllers(); SwaggerExtention.addSwaggerExtention(builder.Services); // 配置日志 - 确保文件路径正确 var contentRoot = builder.Environment.ContentRootPath; var configPath = Path.Combine(contentRoot, "configFile", "log4net.Config"); if (File.Exists(configPath)) { builder.Logging.AddLog4Net(configPath); } else { Console.WriteLine($"日志配置文件未找到: {configPath}"); } // 添加控制台日志，便于调试 builder.Logging.AddConsole(); var app = builder.Build(); // 记录启动信息 var logger = app.Logger; logger.LogInformation("应用程序构建完成，开始配置中间件..."); // Configure the HTTP request pipeline. // 移除环境判断，让Swagger在所有环境都可用（便于服务调试） app.UseSwagger(); app.UseSwaggerUI(option => { foreach (FieldInfo field in typeof(ApiVersionInfo).GetFields()) { option.SwaggerEndpoint($"/swagger/{field.Name}/swagger.json", $"{field.Name}"); } // 添加根路径重定向到Swagger option.RoutePrefix = string.Empty; }); app.UseAuthorization(); app.MapControllers(); logger.LogInformation("应用程序启动完成，开始监听端口 1234..."); Console.WriteLine("应用程序启动成功！监听端口: 1234"); app.Run(); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"应用程序启动失败: {ex.Message}"); Console.WriteLine($"堆栈跟踪: {ex.StackTrace}"); Environment.ExitCode = 1; throw; } } } }
09-02
using Microsoft.Extensions.Hosting.WindowsServices; var options = new WebApplicationOptions { Args = args, // 关键设置：使用当前程序集所在目录 ContentRootPath = WindowsServiceHelpers....
基于.NetCore和ABP.VNext的项目实战一：abp cli 搭建项目
yigu4011的博客
05-14 971
学习了阿星Plus的博客项目，自己也试着搭建自己的博客。ABP和ABP.VNext的主要区别在于核心库的精简、对领域驱动设计(DDD)的关注、以及使用的技术栈。1、ABP VNext的核心库相比ABP更加精简，它将原有许多组件从核心库中抽离成独立的组件，这使得开发者可以更灵活地选择需要的功能。这种设计使得ABP VNext更加模块化，但也意味着管理的独立项目数量增加。2、ABP VNext更加关注领域驱动设计，引入了聚合根、实体、值对象等概念，并提供了仓储模式和领域服务等基础设施。
.NET桌面应用架构Demo与实战|WPF+MVVM+EFCore+IOC+DI+Code First+AutoMapper
qq_42399932的博客
11-18 1854
本文通过展示一个AI Prompt管理应用，探讨了WPF+MVVM+EFCore+IOC+DI架构在实际项目中的应用。文章首先介绍了数据模型的构建和EFCore的使用，实现了Code First的数据库设计。接着，通过定义服务接口和实现，展示了业务逻辑的处理方式，并采用依赖注入来管理服务的生命周期。在UI层，利用WPF和MVVM设计模式，实现了数据与界面的分离，提升了代码的可维护性。此外，通过AutoMapper简化了DTO与ViewModel之间的映射。整个应用架构遵循SOLID原则，易于扩展和测试。
基于.NetCore和ABP.VNext的项目实战七：全局异常处理并日志记录
yigu4011的博客
06-04 623
中判断当前请求状态，当状态不是200，获取到状态码枚举的Key值用来当作错误信息返回，最后也执行。F5运行项目，调用 .../HelloWorld/Exception，查看日志文件。ABP框架已经默认为我们实现了全局的异常模块，这里我们自定义全局异常模块，先在。配置log4net，然后我们直接返回IHostBuilder对象，便于在。出现异常，也要能够记录日志，这里采用。的Filter，他需要实现我们的。方法，返回我们自定义的模型。方法，当没有异常发生时，在。，这样才会执行新建的中间件。
Quartz.Net 3.0.7.0版本在.NET Core 2.2下的配置调度DEMO
虽然随着代码优先（code-first）编程范式的流行，越来越多的开发者倾向于使用 C# 代码直接配置 JobDetail、Trigger 和 Scheduler，但 XML 配置仍具有其独特优势：例如，无需重新编译即可修改调度计划；便于运维人员...
Google 开通免费主机服务,如果你有email帐户，你就可以注册，目前最多只能存放40页面...
weixin_34219944的博客
10-01 1902
请通过以下网址登陆创建自己的网站http://pages.google.com/ demo：http://rocsky.googlepages.com/ Google has launched a beta version of a free hosting service, Google Page Creator. The service, which...
谷歌云代理商：谷歌云服务器多少钱，如何查询价格？
聚搜云_上海聚搜信息技术有限公司
04-17 1163
领先的云服务提供商，拥有丰富的产品线和服务，为企业提供了强大的技术支持。要查询谷歌云服务器的价格，您可以使用谷歌云控制台或者谷歌云 API。d. 在产品详情页面，点击“定价”按钮，查看相应产品的计费方式和价格信息。- 最小量：每GB每月最低费用约0.04美元，每年最低费用约1.20美元。- 中等量：每GB每月最低费用约0.12美元，每年最低费用约2.40美元。- 大量量：每GB每月最低费用约0.24美元，每年最低费用约5.00美元。- 最低配置：每小时0.022美元，每月最低费用约0.80美元。
长期有效的Google Adsense英文高单价关键词
digang3207的博客
10-15 767
做英文站adsense的站长朋友，对于高点击率和高单价关键词的追求总是乐此不疲。点击率可以通过对网站的版面，颜色，位置等因素进行自我调节可以提高的，而关键词单价一般情况下就直接由你网站的内容决定了，我们自己很难做太多改变。选择一个合适的关键词是成功的关键一步，但是并不是说，选择一个高单价的英文关键词就是成功所必需的，高单价只是我们尽量去追求的，但是不要苛求否则容易得不偿失，根据自己网站的...
Google AdSense 关键字价格排名
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Google AdSense 关键字价格排名Keywords Avg. CPC [mesothelioma lawyers] $48.61 [peritoneal mesothelioma] $48.38 [mesothelioma attorneys] $45.04 lexington law firm $33.91 [mesothelioma] $33.83 eloan $33.27 le
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
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内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
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