推荐大家WCF RIA Service的学习资源

本文分享了作者学习WCF RIA Services的心得,包括一系列教程文章链接及推荐资源,涵盖服务使用、数据操作、界面优化、MVVM模式等内容,适合初学者和进阶者参考。

如果晚上不加班,很早回家我都会在博客园里看看每天得精华文章。实际上我发现Silverlight的文章不少,但是WCF RIA Service的介绍还真的不多。

 

两三个月前,我开始学习WCF RIA Service,试着写了一系列文章。可惜当时是在csdn的博客写的。先在这里推荐给大家。

 part1: 如何使用 RIA Services

 

part2: RIA Services更新和验证

 

part3: RIA Services数据新增

 

part4: 皮肤的更改

 

part5: 报表的展示

 

part6:Endpoint 的设置

 

part7:如何使用RIA Service Class Library  

 

part8:url 重写和界面友好

 

part9:MVVM+RIA Service

 

另外两篇:

http://blog.youkuaiyun.com/dujingjing1230/archive/2010/04/24/5524761.aspx

http://blog.youkuaiyun.com/dujingjing1230/archive/2010/04/24/5524308.aspx

 

 如果你的E文还好的话,建议你看看下面我给你推荐的几个系列文章:

1Nikhil Kothari的博客中关于RIA Service的。

.NET RIA Services: From Vision to Architecture RIA Services and Validation RIA Services and Authorization RIA Services and Authentication RIA Services and Authentication - Part 2 (Using Roles)

而且他还在codeplex上放了一个自己的写的项目代码:http://riaservices.codeplex.com/

 

如果你想更好的了解RIA Service,建议你看看Mike Taulty的博客中RIA系列:

Silverlight and WCF RIA Services (1 - Overview) Silverlight and WCF RIA Services (2 – Services) Silverlight and WCF RIA Services (3 – Client) Silverlight and WCF RIA Services (4 – RIA Services Libraries) Silverlight and WCF RIA Services (5–Authentication)

 

以及Brian Noyes在silverlightshow上正在写的一一些文章,我也希望他能写点更有亮点的东西:

Getting Started with WCF RIA Services Querying Data Through WCF RIA Services Updating Data Through WCF RIA Services More to come soon…

 

如果你碰到很多问题,建议你使用终极的武器,官方的RIA Service论坛来提问:

http://forums.silverlight.net/forums/53.aspx

 

Cheers

Nic

转载于:https://www.cnblogs.com/n-pei/archive/2010/07/15/1778201.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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