推荐使用:ASP.NET Core与PostgreSQL在Docker中的示例应用
1、项目介绍
ASP.NET Core with PostgreSQL and Docker Demo 是一个演示项目,展示了如何在Docker容器中运行ASP.NET Core和PostgreSQL数据库。此应用程序利用Entity Framework创建了一个简单的数据库,用于存储Docker命令和示例,并结合Angular展示客户信息的Web API集成。无论是开发新手还是经验丰富的开发者,都能从中受益,学习如何在云环境中高效部署.NET应用。
2、项目技术分析
-
ASP.NET Core:该项目基于高性能的跨平台框架ASP.NET Core构建,它支持HTTP/2,提供内置依赖注入,以及对Kestrel服务器的支持,是构建Web应用程序的理想选择。
-
PostgreSQL:作为关系型数据库系统,PostgreSQL以其强大的功能和稳定性而闻名,为应用程序提供了可靠的数据库后端支持。
-
Docker:项目使用Docker进行容器化部署,使得环境配置标准化,便于测试、开发和生产环境的一致性。
-
Angular:前端部分采用Angular实现,这个流行的JavaScript框架使用户界面更富交互性和动态性,且易于维护。
-
Docker Compose:通过Docker Compose管理多容器应用,简化了部署流程。
3、项目及技术应用场景
-
本地开发:对于开发者来说,这个项目是一个很好的学习资源,可以快速搭建包含数据库的Web应用本地开发环境。
-
云服务:结合主流云平台的Web App for Containers服务,可轻松将应用部署到云端,享受无缝迁移和扩展的优势。
-
团队协作:Docker化使得团队成员能以一致的环境运行代码,减少环境配置问题,提高团队协作效率。
4、项目特点
-
即开即用:通过
docker-compose up简单指令即可启动整个应用,无需复杂的安装过程。 -
生产准备:提供了
docker-compose.prod.yml文件,一键构建适合生产的镜像并推送到容器镜像仓库。 -
云友好:与主流云平台深度集成,一键部署到Web App服务,灵活应对流量变化。
-
全面示例:涵盖了从数据库设计、API开发到前端展示的完整流程,是学习现代Web应用开发的实战案例。
总之,无论你是想了解ASP.NET Core和PostgreSQL的整合,还是想探索Docker和云平台的组合使用,ASP.NET Core with PostgreSQL and Docker Demo 都是你不容错过的选择。立即动手尝试,开启你的容器化开发之旅吧!
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00