奇葩的Blazor

鸡窝里的毛 2020-06-29 11:36:06
Blazor的实现方式有两种:

1、完全浏览器运行。

2、通过SignalR与后台Web Server交互。

先看看这两者的实现,

第一种方式,下载一堆Dll,这真是返潮流,开历史倒车啊。Flash都已经停止开发了,MS还在玩这种东西,自己的SilverLight早关掉,ClickOnce又有多少人用过。都2020年了,还不死心,还玩这东西。

第二种方式,通过IIS或自承载WEB服务来实现计算,客户端加载html提供交互界面,采用Websocket提供数据接口,话说这种方式跟angular/uve/react之流+rest服务有什么差别?无非就是SignalR可以主动推送,但人家也可以用SockJS啊,MS反而把自己限死了。

这两种方法无非有个共同的特点,都是用C#来写代码。靠语言来留住程序员,微软不是第一个,以前Google发明NodeJS有着相同的噱头。只是C#程序员相较Js程序,在数量级上能同日而语么?还是说想把C#程序员的智商按在地上摩擦?

使用Blazor的小伙伴们,说说你们有什么意见吧?
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whyzhuowen 2021-04-05
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自己使用还是很喜欢asp.net那一套
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老板想着前后端都让你一个人做好了
鸡窝里的毛 2020-06-29
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引用 4 楼 lindexi_gd 的回复:
看得透的人能看到本质,看不透的人…… 我就问题,因为说了答案钢筋肯定不会好好想

为什么会有 Wasm 的提出?想要解决什么问题?

为什么会基于 wasm 封装框架?框架本质是什么?为什么需要这样做


说起WebAssembly,好像大家都忘了OCX了
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微软为了跟世界接轨,慢慢地艰难地去适应程序员普遍接受的一些东西(例如这些年对 linux 和 js 的兼容),慢慢地放弃传统的东西,但是却好像只能搞一堆抄袭的东西,而难以设计出几个能称霸的东西。
wanghui0380 2020-06-29
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引用 4 楼 lindexi_gd 的回复:
看得透的人能看到本质,看不透的人…… 我就问题,因为说了答案钢筋肯定不会好好想 为什么会有 Wasm 的提出?想要解决什么问题? 为什么会基于 wasm 封装框架?框架本质是什么?为什么需要这样做
这个把,咋说呢。要webos,这个肯定要先开路。毕竟人家连flsah都给枪毙了,没东西替换就说不过去了。 但是比较尴尬啊,webgl,opengl,vulkan就已经让人头疼了,我现在整天都在为前端各种显卡不适配到处打掩护了(webgl某些显卡莫名丢失上下文,vulkan某些显卡不支持,dx11蓝屏),再出一个要不统一标准,还是一样头疼 当然更让人头疼的事情是,我对这种让程序员包办UI的框架一向保留意见。无论是flash,还是当年的博客园闹腾的easyUI,还是这里依旧认为是香饽饽的dev----------程序员始终不适合做这类东西。 还是vue,u3d这类把程序员当脚本提供者的方案适合工业化
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我一直不理解微软为什么这么做。从鲍尔默,他毕竟是个2-3流的推销员,它放弃前端开发工具霸主地位而把前端开发工具市场让给乔布斯,这可能是资本的勾当。但是后来的纳德拉,看来也是很明白微软的战略,比尔盖茨的注重用户桌面工具的精神在微软必死。
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你学习过 typescript 吗?它是前端语言,是极端具有包容性的,可以用你说的一切前端通讯框架,也是微软的。也可以看看微软的 vs code 所针对的程序员。

所以说不是微软限制你的想象,而是 asp.net 限制了你的想象。是微软它自己不争气,不去推广和把自己家的前端技术与后端彻底打通,连 asp.net 传统上的那些企业级控件都不用前端来开发一套出来,足以证明微软15年来就是想放弃前端技术。
lindexi_gd 2020-06-29
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看得透的人能看到本质,看不透的人…… 我就问题,因为说了答案钢筋肯定不会好好想

为什么会有 Wasm 的提出?想要解决什么问题?

为什么会基于 wasm 封装框架?框架本质是什么?为什么需要这样做
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Websocket和SignalR . NET2017后 Websocket 可以调用DLL直接实现省事方便,但是我VS2013就开始用了。 自己握手解析一样的。 SignalR 就很容易了 就是直接调用, 路由的一种,你也可以通过JS去看底层。我现在就用SignalR 挺好用的,用习惯就好了。 不好就是封装了,老怕我们知道,傻瓜式开发,引用,调用。
ying1234 2020-06-29
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SignalR我只试用过一次,真心厌恶,我顶可用go自已写个websocket服务端,也不愿用这个。不过SignalR唯一的好处就是,当浏览器不支持websocket的时候,有自动转为轮询的功能,省得自已处理了,微软就是这样,在旁支细节上真是体贴入微。
内容概要:本文围绕“基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究”,系统探讨了多种改进粒子群优化(PSO)算法在边缘计算环境下的应用与性能对比。研究聚焦于深度神经网络(DNN)任务在资源受限边缘设备中的计算卸载问题,采用Matlab实现了自适应权重PSO、混合遗传PSO、模拟退火PSO以及多目标PSO等多种优化算法,并从收敛速度、全局搜索能力、稳定性及复杂场景适应性等多个维度进行综合评估。文章深入剖析了传统PSO算法在任务卸载中存在的早熟收敛与局部最优陷阱等问题,提出了面向不同网络负载、设备异构性和服务质量(QoS)需求的算法选型策略,旨在实现任务延迟最小化、能耗降低与系统资源利用率最大化。此外,研究还提供了完整的仿真框架与实验数据分析,为后续算法优化与工程部署奠定基础。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识,从事边缘计算、深度学习模型部署、智能优化算法研究或物联网系统设计等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①为边缘计算环境中DNN任务的高效卸载提供算法性能基准与选型依据;②对比分析不同启发式优化策略在复杂多目标调度问题中的表现差异,辅助科研与工程实践中算法的设计与改进;③借助Matlab代码实现,支持算法复现、参数调优及在新型边缘场景下的扩展应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,深入理解各改进PSO算法的核心机制与实现细节,重点关注不同改进策略对算法收敛行为和优化效果的影响,并尝试在多样化的仿真条件下(如动态网络状态、异构计算节点)验证其鲁棒性与适应性。
内容概要:本文围绕“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度”展开研究,提出了一种改进的秃鹰搜索算法(BES),用于解决微电网群在运行中的多目标经济优化调度问题。研究首先分析了微电网群的基本结构与运行特性,构建了一个涵盖运行成本最小化、能源利用效率最大化以及碳排放最小化的多目标优化调度模型。针对传统算法易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,通过对秃鹰算法的位置更新机制、搜索策略和种群多样性进行改进,提升了算法的全局寻优能力与求解精度。通过在典型场景下与其他主流智能优化算法(如PSO、GA、GWO等)进行对比仿真,验证了改进BES在降低系统综合运行成本、提高可再生能源消纳水平、优化储能充放电行为以及平衡供需关系方面的优越性能。研究还提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验并开展进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统运行、优化理论及智能算法基础,从事新能源、微电网调度、综合能源系统优化等相关领域研究的研究生、高校科研人员及电力行业工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于微电网群能量管理系统(MG-EMS)中的经济调度与运行优化;②为智能优化算法在多能源耦合系统中的改进与应用提供技术参考;③支持科研复现、算法性能对比、仿真平台搭建及工程化原型开发;④服务于学术论文写作、课题申报与实际项目的技术验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践,重点理解改进BES算法的设计逻辑与微电网调度模型的数学建模过程,通过调整参数、更换场景和对比不同算法,深入掌握其优化机制与适用边界,并可进一步拓展至含电动汽车、需求响应或多区域互联的复杂微电网系统中进行研究。

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