asp.net开发大型web产品为何选择webapplication而不是website,及结构安排

本文讨论了在开发大型Web应用时,选择使用webapplication而非website的原因,并提出了如何将大型项目拆分为多个子项目的策略,以便更好地管理和部署。

开发web产品首先就面临选择创建website还是创建webapplication,建议选择webapplication,原因有以下几点

1可以将网站拆分成多个项目以方便管理

2网站编译速度快,使用了增量编译模式,仅仅只有文件被修改后,这部分才会被增量编译进去

3更强大的代码检查功能,并且检查策略受源代码控制

4目前大型web开发选在webapplication占了绝大多数,建website适合编写小网站

 

确定了使用创建webapplication之后,紧接着问题又来了,比如一个大的项目有好友系统,日志系统,相册系统,消息系统,圈子系统 等等,要把他们建到一个大项目中(当然 实际中是要创建 model,bll,dal,web等层的),按文件夹把他们分开吗?如果这样的话,那整个网站发布后就会发布到一个dll里,如果我修改日志系统的一个小功能,那我也得把整个项目重新编译发布,然后替换相应的aspx和总的dll文件,在那个时刻 肯定会影响别的系统的用户使用,那应该怎么安排呢?

 

1 把整个项目分成几个独立的分项目,分别建立自己的三层,放在同一个解决方案中

2 每个分项目单独编译发布,单开二级域名指向他

3 有更新时,只发布那个更新的项目,从而不会影响到别的项目

4 如果真的怕影响可以使用2个目录交替部署,A目录B目录,如IIS指向A目录,更新时更新B目录 更新完毕后通过修改IIS主目录指向B目录就可以了,这样整个站点不会有瞬断。

 

 

这是我的一点儿看法,欢迎大家继续探讨

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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