Power Platform 也能 Jamstack 开发

最新推荐文章于 2022-08-26 09:23:27 发布
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博主分享了如何利用PowerPlatform的Dataverse和ModelDrivenApp快速构建数据管理应用，并结合WebResources的Vue或React技术，实现类似Jamstack的开发体验。这种创新方式简化了传统Jamstack的开发流程。

Power Platform 也可以搞 Jamstack ！
Power Platform 本身用 Dataverse 建表很方便，使用 Model Driven App 实现数据管理也很快捷，再结合上 Web Resources 的网页技术，比如用上 Vue 或者 React 就可以实现类似 Jamstack 的开发栈了～😄

在 Power Platform 上实践 JamStack 架构思想
worldwind13的专栏
01-15 435
在 Power Platform 中，微软官方的工具是使用 Canvas App 来构建前端界面， 然而， Canvas App 在使用中是有很多的劣势和问题的，本文介绍了一种实现 JamStack 先进架构的思路，希望对 Power Platform 的前端开发有所启发。
低代码平台开发实战：用 Power Platform 1 周做出企业级应用
2503_92604243的博客
07-29 822
例如，一家教育初创公司希望构建一个学生作业跟踪器应用，使用 Power Apps，开发者可以轻松创建应用界面，设置作业添加、查看、更新和删除等功能，教育工作者和学生能够方便地查看已评分和未评分的作业。例如，在一个销售管理应用中，Power BI 可对销售数据进行深入分析，生成销售趋势图、客户分布报表等，这些可视化数据可直接嵌入到 Power Apps 应用界面中，为销售人员和管理层提供直观的数据洞察。例如，在生产订单提交时，编写公式验证订单信息的完整性，如订单编号是否唯一、产品数量是否为正整数等。
Power Platform实战技术分享
MicrosoftReactor的博客
08-25 1577
Power Platform 实战技术分享9月4日 周五 19:30-20:30Power Platform是微软推出的低代码开发平台，可以帮助企业降低开发门槛，节约运维成本，从而使流...
为您的网站提供动力的100种Jamstack工具，API和服务
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09-03 3334
We’ve explained the Jamstack, a popular new way to build secure, scalable, high-performance sites. Now we’ll introduce you to the tools, services, and APIs that power Jamstack sites. 我们已经解释了Jamstack ...
p2020开发_2020年最佳开发者社区
cumi7754的博客
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p2020开发If you want to grow as a developer, I can't over-emphasize the benefits of joining a developer community. There are many advantages, from peer-programming to sharing knowledge, mentorship, shar...
Gis到底可以应用在哪些方面？
gis1205的博客
08-26 3778
Gis到底可以应用在哪些方面？
免费的静态网页托管_如何使用自动管道免费托管静态站点
culh2177的博客
08-23 2136
免费的静态网页托管Did you know that you can host static sites for free on a number of high-grade services? This doesn’t just save money, but also means you’re deploying to globally distributed CDNs and automat...
我们如何构建微型前端
weixin_26643379的博客
09-07 552
重点 (Top highlight)At Bit, we build tools for over 100,000 developers working with components. Our tools help developers build, reuse, and collaborate on independent components to speed up development...
Webtask后端即服务：无服务器快速教程
cumi7754的博客
07-30 683
查尔斯·厄勒(Charles Ouellet) (By Charles Ouellet) The word serverless is buzzing through dozens of dev circles today. 如今， 无服务器一词正在数十个开发界中流行。 It has been for a while now. 已经有一段时间了。 I’ve been meaning to e...
蚂蚁cms火车头_了解无头CMS中的Webhooks
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蚂蚁cms火车头Modern development has transformed communication in numerous ways. As things evolve, the desire to communicate effectively with people sets. 现代发展以多种方式改变了沟通方式。 随着事情的发展，与人进行有效沟通的愿望开始了。 To attai...
Power Platform公民开发指南
09-14
本书《Power Platform公民开发指南》主要面向希望利用Microsoft Power Platform进行低代码开发的读者，重点介绍了如何构建企业级应用的完整解决方案。Power Platform包括了几个核心组件，如Power Apps、Power ...
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【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究（Matlab代码实现）
12-27
【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于吕佩尔狐算法（RFO）在复杂城市地形中实现无人机三维航迹规划与避障，采用Matlab进行算法仿真与代码实现。该方法针对城市环境中密集建筑物、动态障碍物及飞行安全需求，通过优化航迹路径确保无人机高效、安全地完成飞行任务。文中详细阐述了RFO算法的原理及其在路径规划中的应用优势，结合三维地形建模与障碍物检测机制，提升了路径的可行性与最优性。同时，研究对比了传统算法，验证了RFO在收敛速度、避障能力和路径平滑性方面的优越性能。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂城市环境下无人机三维航迹规划与实时避障问题；②提升路径规划算法的效率与安全性，适用于灾害救援、城市巡检、物流配送等实际应用场景；③为智能优化算法在无人系统中的应用提供仿真验证平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注RFO算法的寻优机制与三维空间路径生成逻辑，可进一步扩展至多无人机协同规划与动态环境适应性优化研究。
电机控制基于FOC算法的高精度机器人控制系统设计：STM32平台下电流环PID与SVPWM调试优化方案
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内容概要：本文围绕FOC（磁场定向控制）电机控制技术在高精度机器人竞赛中的应用，系统介绍了其核心原理、代码实现与关键调试技巧。文章以STM32微控制器为基础，结合HAL库与嵌入式FOC思想，详细解析了Clark变换、Park变换、SVPWM生成及电流环PID控制等核心环节的代码实现，并强调采样精度、三角函数优化、PID抗饱和和SVPWM效率等竞赛实战中的关键技术要点。同时探讨了无感FOC与高频观测器等未来发展方向。; 适合人群：具备嵌入式开发基础、熟悉C语言和STM32平台，参与机器人或电子设计类竞赛（如RoboMaster、全国大学生电子设计竞赛）的高校学生或开发者；有一定电机控制经验的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握FOC在竞赛机器人中的高效实现方法，提升电机控制的响应速度与运行平稳性；②学习在高压竞赛环境下进行代码优化与系统调试的关键技巧，解决电机抖动、飞车、响应迟滞等问题；③为实现云台稳定、底盘全向移动、供弹机构等高精度控制提供技术支持。; 阅读建议：学习时应结合代码实例与硬件平台进行实践，重点关注ADC采样时序、PID参数整定和SVPWM生成机制，建议配合示波器和串口调试工具进行波形监控与动态调参，深入理解每一步数学变换的实际物理意义。
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安全点与安全区关键点检测数据集 一、基础信息 数据集名称：安全点与安全区关键点检测数据集 图片数量：训练集：1892张图片 分类类别： - 安全点（safe-spot）：表示安全点位置，适用于关键点检测。 - 安全区（safe-zone）：表示安全区域，适用于关键点检测。 标注格式：YOLO格式，包含关键点坐标和类别标签，适用于关键点检测任务。 数据格式：来源于实际场景图像。 二、适用场景 安全监控系统开发：用于检测安全点和安全区，辅助监控系统自动识别安全区域，提升安全检查效率。 自动化工业应用：集成到工业环境中，进行实时安全点检测，支持风险预警和区域监控。 计算机视觉研究：支持关键点检测算法的开发与优化，推动安全相关AI模型创新。 教育培训：可用于安全培训场景，作为关键点检测教学和模拟实践的数据资源。 三、数据集优势 精准标注：关键点坐标精确标注，确保模型对安全点和安全区位置的准确学习。 类别专注：专注于安全相关类别，覆盖常见安全检测需求，提升模型在特定场景下的适用性。 数据多样性：包含多种实际场景图像，增强模型在不同环境下的泛化能力。 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架，便于直接用于关键点检测任务，简化模型开发流程。
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世风十三

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