如果有一个URL如http://www.google.com 用.net C#中的那个类的那个方法可以得到网页的内容？

无欲则钢 2006-09-12 10:10:23

如果有一个URL如http://www.google.com 用.net C#中的那个类的那个方法可以得到网页的内容？
我是C#菜鸟，请帮忙说下。

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jiezi316 2006-09-12

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WebClient可以办到，还有其他类也可以
你可以参考下System.Net这个命名空间下的东西。

本文详细介绍了在VMWare中安装Ubuntu系统并配置Hadoop集群的完整步骤。内容包括VMWare Workstation的安装、Ubuntu系统的安装与配置、Java环境的安装与配置、SSH免密登录的设置、Hadoop的安装与配置、集群节点的克隆与配置、Hadoop集群的启动与测试等。文章提供了详细的命令和配置文件修改示例，并附有常见问题的解决方案和参考链接，适合需要搭建Hadoop集群的读者参考。

房屋与网球场目标检测数据集一、基础信息 • 数据集名称：房屋与网球场目标检测数据集 • 图片数量：训练集：273张图片验证集：75张图片测试集：92张图片总计：440张图片 • 训练集：273张图片 • 验证集：75张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：440张图片 • 分类类别： House（房屋）：常见的住宅建筑类型。 TennisCourt（网球场）：用于网球运动的专用场地。 • House（房屋）：常见的住宅建筑类型。 • TennisCourt（网球场）：用于网球运动的专用场地。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据来源：来源于航拍或相关图像数据集。二、适用场景 • 城市规划与土地管理：自动检测房屋和网球场，辅助城市发展分析和土地利用规划。 • 房地产评估与开发：用于识别住宅建筑和体育设施，支持房产估值和项目规划。 • 体育设施监控：监控网球场的分布和状态，优化体育资源管理和维护。 • 航拍图像分析：适用于无人机或卫星图像中的目标检测，提升地理信息系统（GIS）和遥感应用效率。三、数据集优势 • 标注精准可靠：采用YOLO格式标注，边界框定位准确，确保模型训练的有效性。 • 类别聚焦实用：专注于房屋和网球场两个常见类别，覆盖住宅和娱乐设施，具有实际应用价值。 • 数据划分合理：提供训练集、验证集和测试集，数据量分配科学，支持模型开发与评估。 • 兼容性强：标注格式兼容主流深度学习框架，如YOLO、PyTorch等，便于直接使用和集成。 • 任务适配性高：专为目标检测任务设计，帮助构建高效、准确的AI模型，适用于多种现实场景。

本文详细介绍了在电脑上安装和配置Java开发环境的完整步骤。首先，从Java官网下载适用于Windows系统的×64位安装程序，并注意选择合适的安装目录。接着，通过系统属性设置环境变量，包括JAVA_HOME、CLASSPATH和Path的配置。最后，通过命令行验证Java环境是否安装成功。文章还提醒读者，安装完成后还需安装专业的开发工具如IDEA或Visual Studio才能开始编程。教程内容详实，适合初学者参考。

本文详细分析了Aspose-words 24.6版本的代码实现，重点探讨了其License类的逆向工程及破解方法。文章首先强调了Aspose作为收费软件的性质，并提醒读者仅用于学习技术，商业用途需购买正版。随后提供了POM配置示例，并深入解析了License类和zzWst类的关键方法，如setLicense和zz6t等。最后，作者分享了一种通过反射机制破解Java方法的实现，包括构造注册信息和绕过验证的步骤。全文技术细节丰富，适合对Aspose-words内部机制感兴趣的开发者阅读。

本文详细分析了Java中使用Apache POI导出百万级数据时面临的性能瓶颈，包括内存爆炸、GC压力大、写入速度慢和OOM风险高等问题。通过采用SXSSF工作簿、分批处理、缓存优化和并行处理等优化手段，实现了比原生POI快100倍的导出速度，并保持内存稳定。文章提供了详细的代码示例和性能对比数据，展示了优化前后的显著差异。最佳实践包括使用SXSSF、设置合理的windowSize、共享样式对象、分页查询和定期flushRows等。对于更大量级的数据导出，还提出了分布式导出和异步导出等扩展方案。

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