.Net Core的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

ASP.NET Core工程師不可不知的10大安全性漏洞與防駭方法

為了解決.Net Core的問題，作者RomanCanlas 這樣論述：

　　『OWASP發展至今，前10大排名的弱點已不再是單純的一種攻擊名稱，而是一種不安全的行為。作者以弱點復現來說明其弱點成因，是我推薦本書的主要原因，希望本書能帶給程式設計師更多安全開發的觀念！』——登豐數位科技創辦人／白帽駭客　黃建笙（Jason 方丈）　專文推薦 　　『雖然這本書是資訊安全的書籍，卻沒有艱深難懂的理論，利用輕鬆的攻與防，讓讀者在攻防戰之間提升資安與安全程式碼二者的經驗值，讓你一次擁有劍與盾兩件寶物。』——微軟MVP最有價值專家　陳傳興（Bruce Chen）　專文推薦 　　ASP.NET Core開發人員經常會收到安全性測試的結果，報告中顯示的是在W

eb應用程式中所發現的漏洞。雖然這些報告可以提供一些高階的修復建議，但是它們往往沒有說明，為了解決或是修復這些測試所發現的弱點，你需要採取哪些確切的步驟？ 　　在本書的第1章中，首先，你將學習安全程式碼的基本概念。然後，在第2章到第11章中，我們將帶領你一步步學習識別常見的Web應用程式漏洞。在閱讀的過程中，我們也會介紹如何在ASP.NET Core Web應用程式中修復不安全的組態設定。我們更進一步展示如何解決不同類型的跨網站指令碼(XSS)。最後還有獨立的一章，專門指導你修復不再屬於OWASP Top 10清單的其他漏洞。 　　本書的寫作格式屬於訣竅式風格(recipe style)：

每一個訣竅都代表一個問題，我們會先展示不安全程式碼的範例，接著提供相應的解決方案，讓你學習如何根除應用程式中的安全錯誤。遵循簡單的訣竅步驟，你將探索ASP.NET Core Web應用程式中不同類型的安全性弱點，理解什麼樣的程式碼會導致應用程式不安全，然後一步步練習如何修復它們，由此建立強健又安全的解決方案。 　　讀完這本書，你將獲得解決ASP.NET Core Web應用程式安全性漏洞的實用訣竅，以及修復安全性缺陷的實戰經驗。 　　你將從本書學會： 　　・如何消滅ASP.NET Core Web應用程式中的bug 　　・探索不同類型的注入攻擊，並防止這個漏洞被利用 　　・修復與無效的身分

驗證和授權相關的安全問題 　　・使用多種保護技術，排除敏感資料外洩的風險 　　・啟用ASP.NET Core Web應用程式的安全功能，防止不安全的組態設定 　　・探索ASP.NET Web應用程式的其他漏洞，以及安全開發的最佳實踐 　　目標讀者 　　本書的目標讀者是那些使用「ASP.NET Core框架」開發Web應用程式的開發人員和軟體工程師。本書非常適合初學者和經驗豐富的資深工程師：本書將指導新手學習編寫「安全程式碼」的必要基礎，而資深工程師也可以利用這本書，作為一個逐步編寫「ASP.NET Core安全程式碼」的快速參考。 　　對於那些希望深入理解「如何透過程式碼來保護ASP.NE

T Core應用程式」的應用系統安全工程師來說，這本書也能提供很好的幫助。本書將協助他們瞭解「如何修復」他們每天執行的安全測試所發現的問題。

.Net Core進入發燒排行的影片

B2B會展參展商展位人員的個人特徵、互動行為及交流表現

為了解決.Net Core的問題，作者盧盟方 這樣論述：

企業對企業(B2B)會展被視為行銷人員與現有和潛在顧客進行聯繫的成本效益措施(Bello&Barksdale,1988;Lilien,1983)。 此外，它們被視為企業資訊收集、產品曝光、關係建立和組織學習的寶貴渠道(Hansen,1996;Kerin&Cron,1987; Li,2006)。B2B會展作為行銷媒體的組成部分，為產業買賣雙方提供了一個進行交易、關係和資訊交流的良好平台(Siemieniao&Gębarowski,2017)。現有的展覽文獻缺乏對B2B會展背景下展位人員-展覽參觀者二元互動的前因和後果的系統性和理論性調查。從社會交換理論的角度來看，這項研究的主要目的是研究被忽視

但關鍵的主題，希望提供有趣的理論討論和管理建議。具體而言，本研究試圖發展和測試與展覽相關的模型，該模型的構建旨在找到有關展位人員與參觀者互動的三個問題的初步答案。一、個人特質是否會影響展位人員的互動行為？二、展位人員的顧客導向行為是否可以調解個人特質與互動行為之間的聯繫？ 三、展位人員的互動行為是否會影響參觀者對展位人員的資訊績效和關係績效的評估？本研究模型包含三個主要組成部分。一，展位人員的個人特徵包括以下因素：尋求挑戰(challenge seeking)、工作樂趣(task enjoyment)和外向性格(extraversion personality)。二是展位人員的互動行為，包括資

訊蒐集(information gathering)、B2B會展的關係行銷視角(Relationship Marketing Perspective)和關係綁定(relationship bonding)。三是兩個變數代表展位參觀者在對展位人員的資訊績效(informational performationce)和關係績效(relational performance)的評估。此外，本研究還探討了顧客導向(customer orientation)對個人特徵和互動行為之間Relationship Marketing Perspective的中介效果。 最後，本研究表明：一、內在動機、外向性格和

顧客導向是展位人員互動行為的重要先決條件。二、二元數據表明互動行為與展位參觀者的信息和關係表現密切相關。三、展位人員的顧客導向積極地調解了內在動機和互動行為因素之間的關係。四、展位人員的顧客導向積極地調解了外向性與互動行為因素之間的關係。

Visual C# 2022基礎必修課

為了解決.Net Core的問題，作者蔡文龍,張志成,何嘉益,張力元,歐志信 這樣論述：

　　體貼初學者的學習流程：語法解說->範例說明->問題分析->程式設計 　　**專家與教師共同執筆** 　　由微軟MVP、微軟認證專家及科技大學教授程式設計教師共同編著，針對目前初學者學習程式設計所應具備的基本素養，編寫的入門教材，內容由淺入深，帶領初學者靈活運用C#開發應用程式。 　　**程式設計技能的養成** 　　內容兼具理論與實務，書中範例程式有別於市面程式設計入門書。特別由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說，訓練初學者邏輯思考與解決問題的能力。 　　**內容多元與豐富範例** 　　內容由資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、

函式、物件導向程式設計、功能表、對話方塊、檔案存取、多媒體操作，同時配合 .NET Core視窗程式控制項設計進階的視窗應用程式，所提供範例貼近日常生活，讓初學者能學以致用。 　　**Entity Framework Core、電腦視覺與專題製作** 　　提供LINQ與Entity Framework Core資料庫程式設計，以及拉霸、記憶大考驗遊戲、產品管理系統三個專題，綜合運用前面各章節所學，達到學以致用的目標。同時介紹AI電腦視覺開發，讓初學者一探人工智慧應用程式開發的奧妙。  

應用於HER2乳癌標靶治療 之 DISH影像分析深度學習方法

為了解決.Net Core的問題，作者Muhammad Adil Khalil 這樣論述：

The amount of overexpression of the human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) is a predictive biomarker for metastatic breast cancer that may be used to evaluate therapeutic treatments. In HER2 immunohistochemical scores 2+ equivocal cases, accurate HER2 testing is critical for determining th

e most suitable precision treatment. HER2 in situ hybridization has generally been carried out using fluorescence in situ hybridization techniques (FISH). In recent years, brightfield dual in situ hybridization (DISH) has emerged as an efficient and viable alternative approach to replace fluorescen

t in situ hybridization (FISH) in various labs, including ours. The presented deep learning based framework allows effective and precise automated detection of ERBB2 to CEN17 signals ratio and the mean HER2 copies for each nucleus in DISH images for clinical usage, consequently avoid inter-oberserv

er variability and shortening the time required for routine manual assessment. To the best of author's knowledge, this is the first study to explore the use of deep learning technology to automatically detect HER2 overexpression in HER2 DISH images acquired from clinical breast cancer samples. On tw

o datasets, we assess the efficiency of the proposed models. The results illustrate that the proposed method 1 accomplishes better performance than the baseline techniques with an accuracy of 97.11±2.39, precision of 96.92±1.45, recall of 92.49±2.04, F1-score of 94.65±3.59, and Jaccard Index of 88.

43±10.27 on dataset 1 and an accuracy of 97.80±1.05, precision of 97.48±1.07, recall of 91.80±3.84, F1-score of 94.56±3.04, and Jaccard Index of 88.39±5.16 for dataset 2. Additionally, using Fisher's LSD, the proposed method 1 outperforms the baseline approaches by a significant margin (P