在linux配置了asp.net环境,如何使用asp.net执行linux命令呢?

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Linux下搭建asp.net运行环境

最近有个项目,是Windows平台下开发的,需要把 asp.net web应用移植到 CentOS下,甚是头疼; 翻阅资料,发现Jexus是个可行的方案,下面是官方对Jexus的定义: 什么是Jexus Jexus是一款Linux平台上的高性能WEB...

在Linux配置.net网站

1.1 Linux环境 本篇文章选择VMWare虚拟机安装Linux使用Linux是CentOS-7。可以百度上自行下载一个VMWare和CentOS-7镜像,建议使用最新版。  CentOS-7下载 https://www.centos.org/download/ ...

配置你的ASP.NET运行环境

工欲善其事,必先利其器,今天我们就来学习怎样完全掌握asp.net的运行环境配置你的ASP.NET运行环境 一、系统要求 1、所需要的操作系统. Windows 2000 Professional,Windows 2000 Server ,Windows 2000 Advanced ...

asp.net core使用docker部署到linux

asp.net core使用docker部署到linuxasp.net core使用docker部署到linux前期准备创建简单项目创建Dockerfile生成镜像docker运行实例 asp.net core使用docker部署到linux asp.net core是net技术框架的趋势,他可以部署...

linux配置Jexus发布asp.net网站

linux配置Jexus 博文如上,写得很详细了,具体操作下来是完成可以成功的。 Ubuntu14.10实测。 我这里主要分享的是配置发布网站。 照着默认安装的样式的话,Jexus默认...我们发布一个asp.net网站主要要操作的是 s...

五、Centos/Linux系统下使用Docker部署Asp.Net Core项目

1.开始安装:首先执行命令安装所需的包:sudo yum install -y yum-utils \device-mapper-persistent-data \lvm2 2.设置稳定的存储库:sudo yum-config-manager \--add-repo \...

10分钟学会windows-Linux下设置ASP.Net Core开发环境并部署应用

创建和开发ASP.NET Core应用可以有二种方式:最简单的方式是通过Visual Studio 2017 来创建,其优点是简单方便,但需要安装最新版本Visual Studio 2017 preview 15.3 。另一种方式是使用Visual Studio Code来创建,...

Linux Ubuntu下部署Asp.net Core Web

使用的是Ubuntu14.04版本,.Net Core 版本2.1 一、安装.NET Core SDK 打开终端并运行以下命令: wget -q ...

Linux 安装Mono环境 运行ASP.NET(二)

Linux 安装Mono环境 运行ASP.NET(二) 一、安装libgdiplus  前面我们已经安装了apr、apr_util、pcre和httpd apache 。现在我们来安装libgdiplus  Libgdiplus是一个Mono库,用于对非Windows操作系统...

在Linux环境使用Apache部署ASP.NET Core

前几篇文章中我们一起探讨了如何在Linux环境中安装ASP.NET Core运行时环境及将ASP.NET Core项目部署Jexus中,这篇文章中我们将探讨如何将AS...

Asp.Net Core 3.1 发布至Linux使用Nginx托管

.Net Core最重要的特性就是跨平台(Cross-Platform),此前一直Windows平台上打转,这次尝试将Asp.Net Core发布至Linux,特记录备查。 主要环境 本文用到的操作系统和软件版本如下: Visual Studio 2019 ...

Linux 发布 asp.net webapi

首先在Linux系统安装 mono(使... webapi千万不要用ASP.net core core创建,因为core创建的webapi为控制台应用程序是不能以网站的形式发布的。core发布完之后在Linux运行也可以达到网站的效果。它默认监听的5000端口...

CentOS7.4下使用Nginx配置Asp.net Core和添加Https证书步骤

本人最近刚开始学Asp.net Core,为了方便以后的练习,打算先把Asp.net Core的部署环境先搭建起来。 开发环境: 1.Asp.Net Core 2.2 2.VS2017 服务器: 腾讯云服务器 CentOS7.4 Https证书: 腾讯云免费证书 ...

asp.net core2.1 部署centos7/linux系统 -- 安装部署(一)

1、安装dotnet sdk(添加产品秘钥与yum源) 添加yum源:sudo rpm -Uvh ... 开始安装:sudo yum install dotnet-sdk-2.1 如图效果:一路y下去就可以了 以上dotnet sdk 已安装...

ASP.NET Core 配置使用环境变量

每个环境的参数配置我们会使用不同的参数,因此呢,在ASP.NET Core中就提供了相关的环境API,方便我们更好的去做这些事情。 环境 ASP.NET Core使用ASPNETCORE_ENVIRONMENT来标识运行时环境ASP.NET Core预设...

Linux部署ASP.net Core及使用Nginx反向代理https详细流程

Ubuntu下搭建ASP.net Core运行环境,部署ASP.net Core+MySQL+Nginx反向代理https全过程记录。

ASP.NET Core 网站发布到Linux服务器

长期以来,使用.NET开发的应用只能运行Windows平台上面,而目前国内蓬勃发展的互联网公司由于成本的考虑,大量使用免费的Linux平台,这就使得.NET空有一身绝技但无法得到广大的施展空间,.NET平台被认为只适合开发...

ASP.NET Core 应用在Linux上如何运行

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

asp.net core 生产和测试环境使用不同的配置文件

appsettings.json appsettings.development.json 到底使用哪一个? 其实是根据系统环境变量来的ASPNETCORE_ENVIRONMENT 是development就加载 appsettings.development.json 。 我们调试的时候,系统会自动设置...

Asp.NET Core2.0部署在Linux上出问题

同一个项目,Windows上用dotnet...放到Linux上,dotnet build 就会报错: /usr/share/dotnet/sdk/2.0.0/Microsoft.Common.CurrentVersion.targets(2924,5): error MSB3552: Resource file "**/*.resx" cannot be found.

在Linux系统上运行.net core程序

本文所使用的测试环境: vistual studio 2019 centos7 步骤: 1 安装vistual studio 2019,已安装的忽略,下载链接:https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/ 2 新建.net core 控制台程序,本文测试...

Linux配置Mono和Jexus并且部署ASP.NET MVC5

首先我写这篇博客之前,已经自己本地配置了mono和jexus并且成功部署了asp.net mvc项目,我也是依赖于网上查找的各种资料来配置环境并且部署项目的,而其网上也已有了很多这方面的文章,故而我就想我是写...

5分钟快速安装ASP.NET Core 网站运行环境

ASP.NET Core 是新一代的 ASP.NET,早期称为 ASP.NET vNext,并且推出初期命名为 ASP.NET 5,但随着 .NET Core 的成熟,以及 ASP.NET 5 的命名会使得外界将它视为 ASP.NET 的升级版,但它其实是新一代从头开始打造...

Linux+Nginx+Asp.net Core及守护进程部署

这篇文章我将以oss.offical.site站点为例,主要介绍下在linux机器下完整的部署流程,.net coredocker容器中的运行已经介绍,这里.net core运行环境我会介绍直接在linux运行的场景,内容主要包含以下几个部分: ...

.NET Core网站发布到Linux系统的方法(一)

我是一名.NET开发者,精通Windows下的应用和网站开发,但对于Linux则算是一个小白。微软推出了.NET Core,让我们可以在Linux下部署.NET程序。痛苦地折腾了两天,终于解决了所有问题,...项目类型:ASP.NET Core Web...

Linux系统(ubuntu)部署Asp.Net Core网站

 亲自动手尝试部署.Net Core在Linux,看了不少文章,感觉是很简单,但是做下去也会有很多问题,今天就写个文章记录下来。 二、环境安装  虚拟机(VMware),网上找就行。  地址:...

什么是ASP.NET Core 2.0?ASP.NET Core 2.0如何跨平台?

为什么要使用 ASP.NET Core? NET Core 刚发布的时候根据介绍就有点心里痒痒, 大概看了一下没敢付诸于行动, 现在2.0发布了一段时间了, 之前对其"不稳定"的顾虑也打消的差不多了, 决定踏实的研究一下. ...

.net core 将项目发布到linux上,操作sh脚本

string backOfficePath = brm.BackOfficePath; Console.WriteLine(backOfficePath); string analysisResultPath = brm.AnalysisResultPath; string dataTime = DateTi...

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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