1、全栈开发:ASP.NET Core 5 与 React 的完美结合

全栈开发:ASP.NET Core 5 与 React 的完美结合

在当今的 Web 开发领域,全栈开发能力愈发重要。ASP.NET Core 5 作为微软推出的开源跨平台 Web 应用框架,能构建高性能后端;React 则是 Facebook 开发的用于构建组件化前端的流行库。将两者结合,能打造出强大的单页应用(SPA)。下面将详细介绍如何利用这两项技术进行全栈开发。

1. 技术基础要求

在开始之前,需要掌握以下基础知识和安装相应的工具:
- 基础知识
- C# :了解变量、数组、对象的创建与引用,类的创建与使用,以及 if-else 条件语句。
- JavaScript :掌握变量、数组、对象的创建与引用,函数的创建与调用,以及 if-else 条件语句。
- HTML :熟悉基本 HTML 标签(如 div ul p a h1 h2 )的使用,以及如何引用 CSS 类来样式化 HTML 元素。
- CSS :了解元素的大小设置、边距和内边距的使用,元素的定位和颜色设置。
- SQL :有基本 SQL 知识会有帮助,但不是必需的。
-

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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