Jon Skeet's C# and .NET articles and links

最新推荐文章于 2025-02-27 20:00:00 发布
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Jon Skeet 分享了一系列关于 C# 和 .NET 的文章和链接，涵盖了从基础到高级的各种主题，为开发者提供深入的学习资源。

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.NET C# 教程初级篇 1-1 基本数据类型及其存储方式
WarrenRyan
01-14 1389
.NET C# 教程初级篇 1-1 基本数据类型及其存储方式 全文目录 （博客园）.NET Core Guide （Github）.NET Core Guide （掘金）.NET Core Guide 本节内容是对于C#基础类型的存储方式以及C#基础类型的理论介绍 基础数据类型介绍 例如以下这句话：“张三是一名程序员，今年15岁重50.3kg，他的代号是‘A’，他家的经纬度是(N30,E134)。”，这句话就是一个字符串，使用双引号括起来。而15则表示是一个 整数类型，50.3就是小数类型，不过我们在C
.NET中的beforefieldinit与静态构造函数
Login255的博客
05-29 1376
本文重点分析了.NET类型的初始化顺序
乔恩·斯凯特（Jon Skeet）-编程的查克·诺里斯（Chuck Norris）
07-07 2140
by Prosper Otemuyiwa 通过Prosper Otemuyiwa 乔恩·斯凯特(Jon Skeet)-编程的查克·诺里斯(Chuck Norris) (Jon Skeet — The Chuck Norris of Programming) Yesterday, I was on a tweeting spree about Jon Skeet Facts and it occ...
向Stack Overflow上排名第一的大神Jon Skeet提问！
Control Complexity
05-19 3665
Jon Skeet 谷歌软件工程师，微软资深C# MVP，拥有10余年C#项目开发经验。自2002年来，他一直是C#社区、新闻组、国际会议的活跃技术专家和Stack Overflow总排名第一的用户，回答了数以万计的C#和.NET相关问题。Jon Skeet著有《深入理解C#》，他的博客：Coding Blog。 作品选读： 使用async/await进行异步编程 以下摘录了一些meta sta
达内全套视频
12-12
Android链接：http://pan.baidu.com/s/1kTl9Hbx 密码：oghr 网络营销链接：http://pan.baidu.com/s/1mg66vmo 密码：w2ic 网络工程链接：http://pan.baidu.com/s/1hqD0jpa 密码：kikh
jon skeet_Hanselminutes播客200-Jon Skeet！
10-06 263
jon skeet My TWO-HUNDREDTH podcast is up. It's show 200, and we've got Jon Skeet. Jon writes Java at Google, but he's also got a new book out called C# in Depth, Second Edition. Jon is also well-known...
C#设计模式深度解析：经典实现与现代演进 ——基于《设计模式》的.NET技术实践
晴天了无痕的博客
02-27 1116
C#凭借其面向对象特性、泛型、委托/事件、LINQ等能力，为设计模式提供了更优雅的实现方式。
.NET(C#) Json字符串反序列化成dynamic类型对象的方法代码
weixin_52026996的博客
08-16 3857
本文主要介绍.NET(C#)中，将Json字符串反序列化(Deserialize)时，反序列化(Deserialize)成动态类型(dynamic类型)对象的五种方法和代码。
C# in Depth, 3rd. Jon Skeet PDF and Epub
10-24
《C# in Depth》是Jon Skeet所著的一本深入探讨C#编程语言的专业书籍，其第三版在2013年发布。这本书是C#程序员的宝贵资源，旨在帮助他们掌握C#的核心概念和高级特性，从而提升编程技能。 在书中，作者详细介绍了C#...
skeet-csharp-design-strategies:C# 设计策略 Pluralsight 课程 - Jon Skeet
07-06
《C#设计策略》是Jon Skeet在Pluralsight平台上的知名课程，该课程深入探讨了C#编程中的高级设计技巧和策略。作为一名专业的IT大师，我将根据标题、描述以及潜在的课程资料（虽然实际文件名并未提供具体内容，但我们...
Dicom格式读取.rar_C/S_c＃ .net_dicom_dicom读取_read dicom
07-14
医学影像DICOM格式读取，亲测过，来自网络。
Jon Skeet 所授C#设计策略课程练习解析
资源摘要信息: "《skeet-csharp-design-strategies》是Pluralsight平台上的一门由Jon Skeet讲授的C#设计策略课程。Jon Skeet是一位资深的C#开发人员和作家，以其在C#社区的活跃和专业知识而闻名。在这一课程中，Jon ...
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx
12-02
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？
4G 中的分组调度.zip
最新发布
12-02
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx
12-02
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？.docx
12-02
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
12-02
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
12-02
同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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！
基于遗传算法实现GPS数据点最短路径规划的项目_利用自然数编码机制对一组GPS数据点进行线路顺序排列优化_通过初始化种群计算适应度并应用选择交叉变异算子进行迭代进化以寻找全局近似最.zip
12-02
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