Visual Studio NuGet

news/2024/4/19 14:33:55/文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_51343683/article/details/136461804

工具-获取工具和功能-单个组件-搜索nuget

严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 详细信息
错误 NETSDK1112 未下载 Microsoft.WindowsDesktop.App.Runtime.win-x64 的运行时包。请尝试使用 RuntimeIdentifier“win-x64”运行 NuGet 还原。
C:\Program Files\dotnet\sdk\8.0.200\Sdks\Microsoft.NET.Sdk\targets\Microsoft.NET.Sdk.FrameworkReferenceResolution.targets 491

在程序包管理控制台输入命令还原
运行dotnet build ,自动还原nuget包

生成 生成当前文档 GUI.csproj 打包exe

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.luyixian.cn/news_show_999316.aspx

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系dt猫网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Spring Boot中SQL语句报错

报错原因: You have an error in your SQL syntax 你的SQL语句出现错误 报错位置: check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near :/sql/schema.sql.t_film at line 1 在:/sql/schema.sql附近使用…

Logseq电脑端+安卓端同步gitee或github

文章目录 0.初衷1.电脑端1.1 新建仓库1.2 克隆项目,生成秘钥1.3 添加图谱,选择文件目录,我是原本就有笔记,所以会如下所示。1.4 下载脚本文件1.5赋权限 (windows可跳过)1.6 修改脚本命令1.7 logseq设置同步…

六、长短时记忆网络语言模型(LSTM)

为了解决深度神经网络中的梯度消失问题,提出了一种特殊的RNN模型——长短期记忆网络(Long Short-Term Memory networks, LSTM),能够有效的传递和表达长时间序列中的信息并且不会导致长时间前的有用信息被忽略。 长短时记忆网络原理…

图机器学习(4)-面向连接层面的人工特征工程

0 问题定义 通过已经连接去猜未知连接: 有两个思路: (1)直接提取link的特征,把link变成D维向量; (2)把link两端节点的D维向量拼在一起,缺点:丢失了link本身…

盲盒抽卡机小程序——开启神秘之旅!

亲爱的朋友们,欢迎来到盲盒抽卡机小程序!这里,是一个充满神秘与惊喜的世界,让你随时随地体验抽卡的乐趣。在这里,你可以轻松尝试各种盲盒,发现隐藏的宝藏,感受心跳加速的刺激。 【丰富多样的盲…

CSS实现水波球

使用CSS实现水波球效果&#xff08;单个的水波球&#xff09; 效果如下&#xff1a; <template><div class"indicator" ref"indicator" :style"border-color:${borderCol}"><span class"text">{{ completion }}%…

初识Hive

官网地址为&#xff1a; Design - Apache Hive - Apache Software Foundation 一、架构 先来看下官网给的图&#xff1a; 图上显示了Hive的主要组件及其与Hadoop的交互。Hive的主要组件有&#xff1a; UI&#xff1a; 用户向系统提交查询和其他操作的用户界面。截至2011年&…

2024届 C++ 刷题 笔试强训 Day 01

选择题 01 以下for循环的执行次数是&#xff08;&#xff09; for(int x 0, y 0; (y 123) && (x < 4); x); A 是无限循环 B 循环次数不定 C 4次 D 3次 解题思路&#xff1a; 我们直接来看本道题中最关键的部分&#xff1a;(y 123) && (x < 4)。 (y…

小小磁珠对EMC的作用竟然这么大?

磁珠&#xff0c;作为一种电感型的EMI静噪滤波器&#xff0c;其外观与电感颇为相似。目前&#xff0c;应用最为广泛的磁珠类型是铁氧体磁珠&#xff0c;也称作Ferrite Bead。它的度量单位是欧姆&#xff0c;根据型号的不同&#xff0c;磁珠能够抑制的频率范围广泛&#xff0c;覆…

ELK介绍使用

文章目录 一、ELK介绍二、Elasticsearch1. ElasticSearch简介&#xff1a;2. Elasticsearch核心概念3. Elasticsearch安装4. Elasticsearch基本操作1. 字段类型介绍2. 索引3. 映射4. 文档 5. Elasticsearch 复杂查询 三、LogStash1. LogStash简介2. LogStash安装 四、kibana1. …

银河麒麟服务器ky10 server wvp镜像制作

在线安装docker yum install docker -y cat >/etc/docker/daemon.json<<EOF{"registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com","https://dockerhub.azk8s.cn","https://hub-mirror.c.163.com"]} EOF systemctl start …

Java设计模式:适配器模式的三种形式(五)

码到三十五 &#xff1a; 个人主页 心中有诗画&#xff0c;指尖舞代码&#xff0c;目光览世界&#xff0c;步履越千山&#xff0c;人间尽值得 ! 适配器模式用于将一个类的接口转换为客户端所期望的另一个接口&#xff0c;以实现不兼容接口之间的协作。它像电器插头转换器一样…

VIVADO使用过程中一些注意点

若要将状态改回成“synth_design Complete”&#xff0c;可进行如下操作&#xff1a; 1.清空IP缓存区数据&#xff1a;在Tcl Console窗口中输入“config_ip_cache ‑clear_output_repo”&#xff0c;此时工程中IP缓存数据被清除&#xff1b; 2.禁用IP缓存&#xff1a;在Tcl C…

混合测试写一写

题目 服务器IP地址规划&#xff1a;client&#xff1a;12.0.0.12/24&#xff0c;网关服务器&#xff1a;ens36:12.0.0.1/24、ens33&#xff1a;192.168.44.1/24&#xff0c;Web1&#xff1a;192.168.44.30/24&#xff0c;Web2&#xff1a;192.168.44.50/24&#xff0c;Nginx&am…

CSS的盒子模型:掌握网页设计的基石!

&#x1f90d; 前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6 &#x1f368; 阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1 &#x1f560; 牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》 、《2024面试高频手撕题》 &#x1f35a; 蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js 和 E…

算法刷题day25:多路归并

目录 引言概念一、鱼塘钓鱼二、技能升级三、序列 引言 关于这个多路并归蓝桥杯考的不是很多&#xff0c;如果要出的话&#xff0c;可能模型都会差不多&#xff0c;因为不会出太难的题&#xff0c;难题基本上都是贪心、DP之类的&#xff0c;所以好好刷题刷熟练就行了&#xff0…

JVM-垃圾收集器G1

G1垃圾回收器 概述&#xff1a; 是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多个处理器及大容量内存的机器. 以极高效率满足GC停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征.G1保留了年轻代和老年代的概念&#xff0c;但不再是物理隔阂了&#xff0c;它们都是&#xff08;可以不连…

前端javascript的DOM对象操作技巧,全场景解析

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ &#x1f388;&#x1f388; 养成好习惯&#xff0c;先赞后看哦~&#x1f388;&#x1f388; 所属的专栏&#xff1a;前端泛海 景天的主页&#xff1a;景天科技苑 文章目录 1.js的DOM介绍2.节点元素层级关系3.通过js修改&#xff0c;清空节点…

Matlab|基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度

目录 主要内容 1.1 上层微网群模型 1.2 下层微网模型 部分程序 实现效果 下载链接 主要内容 本文复现《基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度》文献的目标级联部分&#xff0c; 建立微网群系统的两级递阶优化调度模型: 上层是微网群能量调度中心优化调度…

Awesome-Backbones-main——alexnet模型分析

AlexNet作为骨干网络相对较老&#xff0c;可能在复杂数据集上的表现不如一些最新的深度网络结构&#xff0c;如ResNet、EfficientNet等&#xff0c;学习率调整策略中采用了阶梯式学习率更新器&#xff0c;可能并不总是适合所有数据集和模型&#xff0c;需要根据具体情况调整学习…