14、部署和配置 Azure App Service 应用程序指南

部署和配置 Azure App Service 应用程序指南

1. 从 Visual Studio 连接到 Web 应用程序

你可以使用 Visual Studio 连接并处理基于 Azure 的新 Web 应用程序,具体工作流程如下:
1. 在 Azure 中为应用程序创建本地 Git 存储库。
2. 将基于 Azure 的存储库克隆到本地工作站。
3. 在本地处理应用程序,并定期将更改推送到 Azure。

2. 为 Web 应用程序创建 Git 存储库

为 Web 应用程序的示例源代码创建本地 Git 存储库,步骤如下:
1. 在 Azure 门户的 Web 应用程序设置中,选择“部署中心”。若之前按“从 Azure 门户部署”的步骤操作,所选的 Azure 市场模板可能已创建了 Git 存储库,此时点击“断开连接”以创建本地 Git 存储库。
2. 在“部署中心”中,选择“本地 Git”作为源代码提供程序。
3. 对于“生成提供程序”,选择“应用服务生成服务”,然后点击“保存”。这里的 K 代表 Kudu,它是处理代码构建和发布操作的引擎。
4. 在“部署中心”窗格中,复制“存储库”字段中的克隆 URL。通常,Git 克隆 URL 以 .git 文件扩展名结尾,例如: https://dummiesexapp.scm.azurewebsites.net:443/DummiesExApp.git
5. 打开 Azure Cloud Shell 并创建 Git 部署凭据。使用以下命令,输入自己的用户名和强密码:


                
复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积模型比较。专为骨科、生物力学计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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