ASP.NET Core 模板项目教程
1. 项目介绍
ASP.NET Core 模板项目(aspnet/Templating)是一个为 .NET CLI 和 Visual Studio 提供 ASP.NET Core 应用程序模板的库。该项目的主要目的是简化开发者创建新 ASP.NET Core 应用程序的过程,通过提供预定义的项目模板,开发者可以快速启动新项目,并根据需要进行定制。
该项目已经归档,当前的开发活动可以在 aspnet/AspNetCore 仓库中找到。
2. 项目快速启动
2.1 安装依赖
在开始之前,确保你已经安装了以下依赖:
- .NET Core SDK
- Node.js(用于构建项目)
2.2 克隆项目
首先,克隆 aspnet/Templating 项目到本地:
git clone https://github.com/aspnet/Templating.git
cd Templating
2.3 构建项目
进入项目目录后,运行以下命令来构建项目:
./build.cmd
或者,如果你使用的是 Linux 或 macOS,可以运行:
./build.sh
2.4 安装模板
构建完成后,你可以在 artifacts 目录中找到生成的 NuGet 包。使用以下命令安装模板:
dotnet new -i artifacts/packages/Debug/Shipping/*.nupkg
2.5 创建新项目
安装模板后,你可以使用 dotnet new 命令创建一个新的 ASP.NET Core 项目:
dotnet new webapp -n MyWebApp
cd MyWebApp
dotnet run
3. 应用案例和最佳实践
3.1 创建一个简单的 Web 应用程序
使用 dotnet new webapp 命令可以快速创建一个简单的 Web 应用程序。这个模板包含了基本的 MVC 结构,适合快速开发原型或小型项目。
3.2 自定义模板
你可以通过修改现有的模板或创建新的模板来满足特定需求。例如,你可以添加自定义的中间件、配置文件或视图模板。
3.3 最佳实践
- 模块化开发:将应用程序拆分为多个模块,每个模块负责特定的功能。
- 使用依赖注入:通过依赖注入来管理服务和组件的生命周期。
- 配置管理:使用
appsettings.json文件来管理应用程序的配置。
4. 典型生态项目
4.1 ASP.NET Core
aspnet/AspNetCore 是 ASP.NET Core 的核心项目,包含了所有与 ASP.NET Core 相关的库和工具。
4.2 Entity Framework Core
Entity Framework Core 是一个对象关系映射(ORM)框架,用于简化数据库操作。它与 ASP.NET Core 无缝集成,适合开发数据驱动的应用程序。
4.3 ASP.NET Core Identity
ASP.NET Core Identity 是一个用于管理用户身份和权限的框架。它提供了用户注册、登录、密码管理等功能,适合开发需要用户认证的应用程序。
4.4 SignalR
SignalR 是一个实时通信库,用于在客户端和服务器之间建立双向通信。它适合开发需要实时更新的应用程序,如聊天应用、实时通知等。
通过这些生态项目,你可以构建功能丰富、高性能的 ASP.NET Core 应用程序。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00