Kendo UI for ASP.NET Core 示例项目最佳实践教程
1. 项目介绍
Kendo UI for ASP.NET Core 是一个用于构建现代、响应式 web 应用的 UI 组件库。该项目示例提供了丰富的代码示例,展示了如何使用 Kendo UI 组件在 ASP.NET Core 应用中实现各种功能。这些示例覆盖了从数据绑定到复杂布局的各个方面,是学习和掌握 Kendo UI 的宝贵资源。
2. 项目快速启动
为了快速启动 Kendo UI for ASP.NET Core 示例项目,请按照以下步骤操作:
首先,确保你已经安装了以下环境:
- .NET Core SDK
- Node.js 和 npm(用于构建前端资源)
- 任何代码编辑器(如 Visual Studio、VS Code 等)
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/telerik/ui-for-aspnet-core-examples.git cd ui-for-aspnet-core-examples -
使用
dotnet命令启动项目:dotnet run
这将启动 ASP.NET Core 开发服务器,并通常在浏览器中自动打开一个新标签页,地址通常是 http://localhost:5000,这里展示了 Kendo UI 组件的示例。
3. 应用案例和最佳实践
以下是使用 Kendo UI for ASP.NET Core 的几个应用案例和最佳实践:
-
数据网格(Grid):用于显示和操作表格数据。最佳实践是使用
ComponentBased数据源,这样可以在服务端进行数据操作,减少前端的负担。 -
图表(Chart):图表组件可以直观展示数据。最佳实践是确保数据格式正确,并且充分利用 Kendo UI 提供的数据绑定功能。
-
日期选择器(DatePicker):用于日期输入。最佳实践是验证用户输入,并提供清晰的日期格式提示。
-
布局:使用 Kendo UI 的布局组件,如
Grid和PanelBar,可以创建清晰和响应式的页面布局。最佳实践是结合 CSS 和 JavaScript,以实现更灵活的布局控制。
4. 典型生态项目
在 Kendo UI for ASP.NET Core 的生态系统中,以下是一些典型的项目:
-
Kendo UI Core:这是 Kendo UI 的基础库,包含了所有 UI 组件的核心功能。
-
Kendo UI for ASP.NET Core:专门为 ASP.NET Core 开发的 Kendo UI 集成库,提供了与 ASP.NET Core 的深度集成。
-
Kendo UI ThemeBuilder:一个在线工具,允许开发者定制 Kendo UI 主题。
通过结合这些典型生态项目,开发者可以构建出功能丰富且美观的 web 应用程序。
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