9、SharePoint 2010开发工具全解析

最新推荐文章于 2025-12-23 08:19:06 发布
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分类专栏： 开启SharePoint开发之旅 文章标签： SharePoint 2010 Silverlight Visual Studio 2010
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SharePoint 2010开发工具全解析

SharePoint 2010对Silverlight的原生支持

SharePoint 2010实现了对Silverlight功能的原生支持，这与SharePoint 2007形成鲜明对比。在SharePoint 2007中，要让Silverlight正常运行，需要在web.config文件中进行大量配置。而SharePoint 2010的这种原生支持，为Silverlight应用提供了强大的幕后支撑。通过在母版页中使用JavaScript，可以通过slDIV var对象创建对Silverlight应用的引用，然后设置该var的内部HTML，进一步设置HTML对象的属性以渲染Silverlight应用。

SharePoint Designer的多功能性

从对SharePoint Designer的讨论中可以看出，它功能十分强大。在某些情况下，开发过程完全无需编写代码，这使得不同技能和背景的人都能轻松上手。而在其他情况下，可以将JavaScript与HTML结合使用，还能通过JavaScript将Silverlight（使用Visual Studio 2010构建.xap文件）集成到母版页中。使用SharePoint Designer有以下三个要点：
- SharePoint Designer是一款多功能工具，应成为开发者工具包的一部分。
- 它的功能丰富，从无代码开发到代码开发都能胜任。
- 在某些情况下，它与Visual Studio 2010配合默契。

使用Visual Studio 2010开发SharePoint应用

Visual Studio 20

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10、SharePoint 2010 开发工具与常见任务全解析
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本文全面解析了 SharePoint 2010 的主要开发工具与常见开发任务。介绍了 Expression Blend 在 Silverlight 应用和 UI 设计中的应用，详细演示了如何使用 Expression Blend 和 Visual Studio 2010 协同开发并部署 Silverlight 应用到 SharePoint。同时概述了多种开发环境的特点与适用场景，并深入讲解了创建标准 Web 部件、Visual Web 部件、Data View Web 部件、网站列、内容类型、列表、Even
41、SharePoint开发与管理全解析
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12-21 9
本文全面解析了SharePoint开发与管理的各个方面，涵盖基础设置、内容类型与页面管理、项目与解决方案部署、工作流设计、安全与性能监控、对象模型应用、列表与文件夹操作、高级工作流与内容类型配置、服务器管理以及开发工具使用等内容。通过详细的步骤说明和代码示例，帮助开发者和管理员深入掌握SharePoint平台的核心功能，提升企业应用的构建效率与系统稳定性。
31、SharePoint页面开发与定制全解析
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07-04 93
本文深入解析了 SharePoint 页面开发与定制的核心内容，涵盖功能激活与停用的操作流程、应用页面的创建与管理、功能区的自定义设置等关键主题。通过详细的代码示例和步骤说明，帮助开发者掌握 SharePoint 页面定制的技巧，并提供综合应用示例和流程图，便于理解实际应用场景。同时强调了代码规范、权限管理和兼容性等注意事项，为 SharePoint 个性化开发提供实用指导。
13、SharePoint 2010 列表编程全解析
y7z8a9的博客
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本文深入解析了 SharePoint 2010 列表的结构与核心功能，详细介绍了多种编程访问方式，包括服务器端对象模型、客户端对象模型、ASP.NET Web 服务、自定义 WCF 服务以及基于 REST 的 WCF 数据服务。通过丰富的代码示例，展示了如何使用不同技术栈对 SharePoint 列表进行增删改查操作，并对比了各种方法的优缺点和适用场景，帮助开发者根据实际需求选择最优方案，实现高效稳定的列表编程。
32、SharePoint Web Parts开发全解析
jenkins8butler的博客
12-12
本文深入解析了SharePoint Web Parts开发的核心技术，涵盖Silverlight Web Parts的富客户端体验实现、Web Part间的动态连接机制、连接字符串配置与SPWebConfigModification类的应用，以及代码访问安全（CAS）策略的定制化部署。通过实际代码示例和流程图，详细阐述了各类Web Part的开发步骤、常见问题解决方案及最佳实践，帮助开发者构建安全、高效、可维护的SharePoint组件，适用于需要集成外部数据、提升用户交互体验和精细权限控制的企业级应用场景
43、SharePoint开发与管理全解析
最新发布
jenkins8butler的博客
12-23 2
本文全面解析了SharePoint开发与管理的核心内容，涵盖基础对象模型、项目类型与部署、内容类型与列表操作、工作流设计、安全权限控制、页面与模板管理、监控运维等多个方面。深入介绍了事件接收器、数据查询技术、服务器对象模型及解决方案打包等关键技术，并探讨了业务数据连接和未来发展趋势，旨在帮助开发者和管理员构建高效、安全的SharePoint应用系统。
40、SharePoint开发与管理全解析
uran的专栏
12-20 5
本文全面解析了SharePoint开发与管理的核心内容，涵盖文档与视图设置、Elements.xml文件配置、功能管理、事件接收器与工作流应用、外部内容类型集成、列表与视图的创建和定制、权限控制、文件夹与文件操作、字段与内容类型管理、项目与解决方案部署，以及数据查询与处理等关键主题。通过代码示例、表格说明和mermaid流程图，系统性地展示了SharePoint平台的开发流程与管理实践，帮助开发者构建高效、安全的企业级应用系统。
3、SharePoint 2010 全面解析：从基础到开发
y7z8a9的博客
11-23 6
本文全面解析了 SharePoint 2010 的架构、功能与开发实践，涵盖其在企业内外网建设中的多面应用。深入探讨了开发者如何利用 SharePoint 提供的丰富 API 和服务进行定制与扩展，包括服务器端与客户端的数据操作、与 Office 2010、Silverlight 及 LOB 系统（如 SAP 和 PeopleSoft）的集成。文章还介绍了核心开发工具如 Visual Studio 2010 和 SharePoint Designer 的使用，并总结了架构设计、代码维护和性能优化的最佳实践，
26、SharePoint开发调试工具全解析
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10-16 17
本文全面解析了SharePoint开发中的各类调试工具与技术，涵盖开发者仪表盘配置、自定义监控范围和性能监视器的使用、异常处理最佳实践，以及ASP.NET跟踪、浏览器开发工具和Fiddler等辅助调试工具的应用。通过实例代码、流程图和对比表格，帮助开发者高效定位问题、优化性能，提升SharePoint应用的稳定性和可维护性。
SharePoint2010开发与管理全解析
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SharePoint2010开发全解析：从基础架构到高级应用
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SharePoint 2010 开发技术深度解析：全新特性和应用指南
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基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
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