Silverlight 2学习教程(一):开发Silverlight 2应用程序的准备工作

本文详细介绍Silverlight2的功能改进及开发环境搭建流程,包括所需工具、开发语言支持及项目模板使用等内容。

SilverLight是什么,这里不再进行介绍了,您可以到网络上进行搜索相关的介绍文章,或者访问《Silverlight 1.0 SDK 中文正式版》,地址是:(http://dotnet.aspx.cc/SilverlightSDK/Silverlight.html)中的介绍。有关Silverlight 2早期版本的新功能介绍,可以参与本人的《Silverlight 2 的新特性》一文,地址是:http://blog.youkuaiyun.com/net_lover/archive/2007/12/02/1911637.aspx 。本篇文章及其后续的文章,都将主要精力放在功能的实现上。


Silverlight 2的第一个Beta版本在功能、开发和部署等方面都比以前的版本有了很大的提高。在开发阶段,可以Visual Studio 2008,支持C#、Visual  Basic和托管 JScript等.NET Framework编程语言和IronRuby、IronPython等动态语言,支持Code-behind和 Partial Classes的编码方式,所以,对于开发人员来讲,这会相当方便。


工欲善其事,必先利其器。要开发Silverlight 2的应用程序,有一个好的开发工具,将会大大加快程序的开发速度。开发Silverlight 2的应用程序,需要以下的几个工具:

注意:只有Visual Studio 2008 Standard、 Professional、Visual Studio Team System 2008可以安装,并且在安装这些产品的时候,选中“Visual Web Developer”功能。Visual Studio 2008速成版不能安装。

当然,也可以使用Microsoft Expression Blend 2.5 March 2008 Preview创建Silverlight 2,下载地址是:
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=32A3E916-E681-4955-BC9F-CFBA49273C7C&displaylang=en

作为程序开发人员,参考文档是必不可少,Silverlight 2 CHM格式的SDK下载地址是:
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=1840CAB5-196C-4264-B55D-562242A72625&displaylang=en

注意:如果你下载了CHM格式的SDK后不能显示内容,参考这个文章的解决办法:
《解决打开CHM格式文件出现“网页不能浏览”错误的方法》,地址是:http://blog.youkuaiyun.com/net_lover/archive/2006/09/27/1295920.aspx


测试是否安装了,可以访问这个页面:
http://www.microsoft.com/silverlight/resources/install.aspx
如果正确安装了Silverlight 2,将显示下面的页面内容:


如果Silverlight Tools Beta 1 for Visual Studio 2008按照成功了,在新建项目的时候会出现Silverlight的项目模板。如下图:


准备工作做好了之后,下面将进行实际的操练了。

 

 

 

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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