Visual Studio Code で始める ASP.NET Core Blazor WebAssembly (Linux, macOS, and Windows) - インフラジスティックス・ジャパン株式会社Blog
こんにちは！ テクニカルコンサルティングチームの古堅です。 本記事では、ASP.NET Core Blazor (以下 Blazor) を Visual Studio Code で開発を始める方法について解説しています。 .NET SDK のインストール Visual Studio Code のインストール 必要な拡張機能のインストール C# for Visual Studio Code Blazor アプリケーションの作り方と起動方法 アプリケーションの作成 : dotnet new blazorwasm -o アプリケーション名 ビルドと実行 : dotnet run おすすめの拡張機能 Razor+ Blazor Snippets まとめ Ignite UI for Blazor トライアル版を利用するには 開発全般に関するご相談はお任せください！ .NET SDK のインストール
Vorlon.JS
Getting Started Learn everything you need to about Vorlon.js 0.1.0 in this video Install and run the Vorlon.JS server from npm: $ npm i -g vorlon $ vorlon If you are on a mac $ sudo npm i -g vorlon $ sudo vorlon You may receive an error from npm during installation about Python, node-gyp and socket.io. You can ignore this error as it is related to an optional module. Socket.io team is already awar
Microdataなどの構造化データ マークアップについて - kojika17
構造化データ マークアップは、MicrodataやRDFなどを利用して、schema.orgやMicroformatsなどのスキーマを設定する手法です。 構造化データ マークアップを行うことで、Googleのリッチスニペットの露出を高めるなどの効果が挙げられます。 Googleが提供しているツールを利用した構造化データ マークアップの導入方法を紹介します。 今回の目標 Microdataなどの具体的なマークアップの方法にはあまり触れず、ツールを利用して、構造化データ マークアップを行います。 またGoogleの検索におけるリッチスニペットの最適化を目標としています。 リッチスニペット スニペットとは、検索結果の表示される数行のテキストのことですが、さらに詳細な情報を表示したものが「リッチスニペット」になります。 Googleの検索結果でパンくずリストや商品画像、レビューなどが表示されるのを
schema.org 日本語訳 - ホーム
このサイトは様々なスキーマを紹介します。スキーマとは、ウェブマスターがページをマークアップすることによって大手検索プロバイダーに認識されやすくなるHTMLタグです。 Bing、Google、Yahoo! などの検索エンジンサイトはこのマークアップを通してより質の高い検索結果を出すことができ、またユーザは探したいページを簡単に見つけられるようになります。 多くのサイトはデータベースに保管されている構造化データから生成されています。このデータはHTMLにフォーマットされる場合、元の構造化データを復元することが難しくなります。検索エンジンを初めとする多くのアプリケーションは構造化データに直接アクセスすることによってメリットを得ることができます。ページ内にデータを埋め込むオンページマークアップを導入することによって、検索エンジンはさらに質の良い検索結果を出すことができ、ユーザが本当に必要な情報を提
Schema.org - Schema.org
Schema.org is a collaborative, community activity with a mission to create, maintain, and promote schemas for structured data on the Internet, on web pages, in email messages, and beyond. Schema.org vocabulary can be used with many different encodings, including RDFa, Microdata and JSON-LD. These vocabularies cover entities, relationships between entities and actions, and can easily be extended th
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