7、深入了解SharePoint解决方案创建与项目结构

深入了解SharePoint解决方案创建与项目结构

1. 创建SharePoint解决方案

在创建SharePoint解决方案时,我们有两种选择:沙盒解决方案(Sandboxed solutions)和场解决方案(Farm solutions)。

沙盒解决方案运行在安全且受监控的进程中,部署时无需SharePoint管理权限。不过,若选择沙盒解决方案,只能使用沙盒解决方案中有效的项目项类型。而选择“作为场解决方案部署”选项时,Visual Studio会将解决方案部署为完全受信任的场解决方案,此时可以使用项目中所有可用的SharePoint项目项类型,但部署需要管理权限,且解决方案将以完全信任模式运行。

在本次示例中,我们选择“作为沙盒解决方案部署”,然后点击完成按钮,即可完成项目的创建。

2. 沙盒解决方案与场解决方案对比

在项目创建早期,Visual Studio会让我们决定使用沙盒解决方案还是场解决方案。下面详细对比一下这两种解决方案:
- 场解决方案 :在SharePoint 2010之前,所有创建的解决方案都是场解决方案。场解决方案可部署到由一个或多个服务器组成的场,能影响整个SharePoint系统,对场中的所有网站集和网站都可用。但如果场解决方案出现问题,可能会影响系统中的所有网站和网站集。
- 沙盒解决方案 :这是SharePoint 2010引入的新型解决方案,部署在网站集级别,可将解决方案隔离,仅对场中的一个网站集可用。沙盒解决方案在与主SharePoint IIS Web应用程序进程分离的进程中运行,该进程会受到限制和监

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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!
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