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.NET技术 > .NET技术前瞻 [问题点数:400分,结帖人weixin_38925245]
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红花 2020年11月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
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铜牌 2020年4月 总版技术专家分月排行榜第三
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红花 2020年11月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
2020年10月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2020年8月 .NET技术大版内专家分月排行榜第二
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铜牌 2020年12月 总版技术专家分月排行榜第三
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黄花 2020年12月 .NET技术大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2020年10月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
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红花 2020年11月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
如何用WebAssembly为Web应用提速20倍(案例研究)

翻译:疯狂的技术宅 ... 在本文中,我们将探讨如何通过用已编译的 ...如果你还有听说过 WebAssembly,就先看一下解释:WebAssembly 是一种在浏览器中与 JavaScript 一起运行的新语言。没错, JavaScript 不...

悄悄掀起 WebAssembly 的神秘面纱

HTML5,CSS4,JavaScript ES6,这些已经在现代浏览器中慢慢普及的技术为前端开发带来了极大的便利。 得益于 JIT(Just-in-time)技术,JavaScript 的运行速度比原来快了 10 倍,这也是 JavaScript 被运用得越来越...

使用 WebAssembly 设计和构建理想化的分布式计算解决方案

对于更喜欢冒险的读者,本文还 demo了如何在...在之前的文章,我们谈到,虽然 Wasm 在客户端确实很受欢迎,但 Wasm 最近也成为了服务器端技术和服务的有力竞争者。 基于这个想法,《去中心化计算的未来:通过 RPC ...

用Go来开发WebAssembly入门(1)

欢迎来到WebAssembly教程系列的第一篇。 WebAssembly是什么? JavaScript已成为浏览器可以理解的唯一语言。它经历了时间的考验,可以满足大多数web应用的性能需求。但是,当遇到3D游戏、VR、AR以及图像编辑等应用...

Mono现状与未来: 从Xamarin到WebAssembly、Blazor及.NET 5

https://www.infoq.com/articles/mono-xamarin-webassembly-net5/ Mono现状与未来: 从Xamarin到WebAssembly、Blazor及.NET 5 本文要点 Mono项目始于2001年,是首个面向.NET应用程序的多平台、开源框架的项目。 ...

WebAssembly 为 Web 应用提速20倍!(案例研究)

在本文中,我们将探讨如何通过用已编译的 WebAssembly 替换 JavaScript 来加速 Web 应用。

北京站 Meetup 预告 | 这次我们聊聊 H5、WebAssembly 与 Flutter

RTC Dev Meetup 将在下周末在北京迎来第七期活动。此次,声网Agora、RTC 开发者社区与GDG Beijing共同主办这场活动,邀请了来自贝壳金服、声网A...

WebAssembly的前生今世

1.先从Javascript说起 上帝花了7天时间创造了世界,Brendan Eich大神在1995年花了10天时间创造了Javascript。 为什么Javascript被设计为解释型语言? Javascript的初衷是面向非专业编程人员和设计师的,因此大神认为...

WebAssembly 一周一报

我们联合 Rust 中文社区推出了 WebAssembly 中文交流群。 为了不影响阅读,大家可至文末扫码入群~ WebAssembly 新闻 你认为 web 应用的未来是 WebAssembly 吗? 推特用户 Cts 预测 web 应用将用 C++ 、Rust、...

一个白学家眼里的 WebAssembly

编者按:本文转载自知乎专栏《前端随想录》,快来一起学习吧!在知乎「如何看待 WebAssembly 技术」的问题里,可以看出大家普遍对浏览器、WASM 和 JS 之间的三角关系有不少误解...

WebAssembly 后 MVP 时代的未来:卡通技能树

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/47966773日常忙着打 bug + 最近沉迷游戏,大半年没在知乎上发文章了,实在是有点惭愧 --|||开发者可能普...

浏览器厂商开始默认支持WebAssembly格式

各浏览器厂商在WebAssembly相关的工作上已经达成了一种“共识”,这使得各浏览器开始默认支持WebAssembly格式。\\早在2016年11月,WebAssembly就已经进入“浏览器预览”(Browser Preview)阶段。在此阶段,主流...

基于腾讯云的 Rust 和 WebAssembly 函数即服务

本文将介绍如何在云函数 SCF 中运行用 Rust 编写的 WebAssembly 函数。 我们先介绍一些基本概念,然后回顾一个完整但简单的 hello world 示例,部署您的第一个 WebAssembly 无服务器函数。最后,我们将用一个机器...

DevExpress Data Access v20.1新版亮点:支持.NET Core/.NET 5

DevExpress Universal Subscription拥有.NET开发需要的所有平台...DevExpress Data Access v20.2包括一个新的数据提供程序 - WebApiDataStoreService/WebApiDataStoreClient,针对分布式.NET Core / .NET 5应用程序等

使用WebAssembly和围棋编写前端的Web框架

目录 ●介绍●初始点●功能注册●组件●构建路由器●一个完整的例子●挑战前进●结论JavaScript前端框架毫无疑问有助于突破以前在浏览器环境中可能实现的界限。更复杂的应用程序已经建立在React,Angular和VueJS之类...

代码重用_WebAssembly的速度和代码重用

代码重用 想象一下,将用高级语言编写的非Web应用程序转换为可用于Web的二进制模块。 无需对非Web应用程序的源代码进行任何更改... 欢迎使用WebAssembly 。 由于名称适合使用汇编语言,因此WebAssembly是低级的。...

前端每周清单第 53 期:Go 与 WebAssembly, React Suspense 演练, CSS 技巧

前端每周清单专注前端领域内容,以对外文资料的搜集...欢迎关注【前端之巅】微信公众号(ID: frontshow),及时获取前端每周清单。 新闻热点 国内国外,前端最新动态 Go 语言的 WebAssembly 架构: 本文档描述了 G...

react hooks使用_使用Hooks进行React和WebAssembly入门

react hooks使用翻译自: https://medium.com/@tylervipond/getting-started-with-react-and-webassembly-using-hooks-441818c91608react hooks使用

用Go来开发WebAssembly入门(2)

欢迎来到WebAssembly教程系列的第二篇。 在本教程系列的第一篇中,我们用Go创建并暴露了一个函数给JavaScript来调用。如果你还没有看过第一篇,强烈建议先看一下再回来。 在本篇中,我们将为我们的应用开发一个UI...

“网红” WebAssembly 与 K8s 如何实现双剑合璧?

本文利用 containerd 的扩展机制,可以为 WebAssembly 应用提供与其他容器应用一致的、抽象的、应用分发、交付和运维模型,可以在 Kubernetes 集群中进行统一调度和管理。 无处不在的 WebAssembly 如果评选 2019 年...

前端每周清单半年盘点之 WebAssembly

前端每周清单专注前端领域内容,以...欢迎关注【前端之巅】微信公众号(ID:frontshow),及时获取前端每周清单;本文则是对于半年来发布的前端每周清单中的 WebAssembly 相关的教程实践与开源项目的盘点,可以查看...

rust加载不进去服务器eac_基于腾讯云的 Rust 和 WebAssembly 函数即服务

腾讯云云函数 (SCF) 已经支持十多种编程...本文将介绍如何在云函数 SCF 中运行用 Rust 编写的 WebAssembly 函数。我们先介绍一些基本概念,然后回顾一个完整但简单的 hello world 示例,部署您的第一个 WebAssembl...

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题).pdf

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题)

C语言游戏代码大全

双人贪吃蛇,别踩白方块,玫瑰花,矿井逃生等多种C语言游戏代码等你来实践!

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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Xshell破解版

Xshell破解版,亲测可用,Xshell 是一个强大的安全终端模拟软件,它支持SSH1, SSH2, 以及Microsoft Windows 平台的TELNET 协议。Xshell 通过互联网到远程主机的安全连接以及它创新性的设计和特色帮助用户在复杂的网络环境中享受他们的工作。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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