Nachrichtensymbol
Zum Fußzeileninhalt springen
  1. IronPDF
  2. IronPDF Blog
  3. .NET Hilfeanleitungen
  4. Math.NET in C#
.NET HILFE

Math.NET C# (Wie es für Entwickler funktioniert)

Jacob Mellor, Chief Technology Officer @ Team Iron
Jacob Mellor
Aktualisiert:

Dieses Einsteiger-Tutorial wurde entwickelt, um Sie durch die Integration von zwei leistungsstarken Bibliotheken zu führen: Math.NET für mathematische Operationen und IronPDF zum Erstellen von PDF-Dokumenten. Ideal für verschiedene Anwendungen, von der wissenschaftlichen Forschung bis zur Finanzanalyse, bieten diese Tools einen umfassenden Ansatz zur Handhabung komplexer Daten und deren effektive Präsentation.

Math.NET, eine renommierte Bibliothek im .NET-Ökosystem, bietet eine umfangreiche Palette an mathematischen Funktionalitäten. Ob es sich um lineare Algebra, Statistik oder numerische Analyse handelt, Math.NET rüstet Sie mit den Werkzeugen aus, um komplexe Berechnungen einfach durchzuführen.

Entdecken Sie die IronPDF-Features, um zu lernen, wie Sie komplexe mathematische Berechnungen oder Math.NET-Untersuchungen in gut strukturierte PDF-Dokumente umwandeln können. Diese Funktion ist besonders wertvoll, wenn Sie Ergebnisse berichten, Ergebnisse teilen oder Daten archivieren müssen.

Einstieg mit Math.NET

Math.NET ist ein leistungsstarkes Tool für mathematisches Rechnen im .NET-Framework, das in der Lage ist, eine breite Palette von mathematischen Aufgaben zu bewältigen. Dieser Abschnitt führt Sie in die Grundlagen der Einrichtung von Math.NET in einem C#-Projekt ein und zeigt einige erste Operationen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.

Installation von Math.NET

Schritt-für-Schritt-Installation: Um Math.NET in Ihr C#-Projekt zu integrieren, verwenden Sie den NuGet-Paketmanager. Suchen Sie nach "MathNET.Numerics" und installieren Sie es in Ihrem Projekt. Dieser Prozess rüstet Ihre Anwendung mit den notwendigen Bibliotheken aus, um komplexe mathematische Berechnungen durchzuführen.

Math.NET C# (Wie es für Entwickler funktioniert): Abbildung 1 - MathNet

Erste mathematische Operationen

Einfache Berechnungen: Beginnen Sie mit grundlegenden mathematischen Operationen, um sich mit der Oberfläche von Math.NET vertraut zu machen. Erforschen Sie zum Beispiel einfache arithmetische oder statistische Funktionen, die von der Bibliothek bereitgestellt werden.

Daten- und Mathematikfunktionen erkunden: Experimentieren Sie mit komplexeren Funktionen, wie Matrizenoperationen oder statistischen Analysen, um die Breite der Fähigkeiten von Math.NET zu verstehen.

Praktisches Beispiel: Grundlegende Arithmetik

using MathNet.Numerics;

public class BasicMathOperations
{
    public void PerformCalculations()
    {
        // Example of basic arithmetic operation
        // Using basic trigonometric function from Math.NET
        double result = 2 * MathNet.Numerics.Trig.Cos(45);
        Console.WriteLine($"The result is: {result}");
    }
}
using MathNet.Numerics;

public class BasicMathOperations
{
    public void PerformCalculations()
    {
        // Example of basic arithmetic operation
        // Using basic trigonometric function from Math.NET
        double result = 2 * MathNet.Numerics.Trig.Cos(45);
        Console.WriteLine($"The result is: {result}");
    }
}
Imports MathNet.Numerics

Public Class BasicMathOperations
	Public Sub PerformCalculations()
		' Example of basic arithmetic operation
		' Using basic trigonometric function from Math.NET
		Dim result As Double = 2 * MathNet.Numerics.Trig.Cos(45)
		Console.WriteLine($"The result is: {result}")
	End Sub
End Class
$vbLabelText   $csharpLabel

In diesem Beispiel verwenden wir eine grundlegende trigonometrische Funktion von Math.NET, um eine Berechnung durchzuführen und zu zeigen, wie einfach es ist, mathematische Logik in Ihre C#-Anwendungen zu integrieren.

Erforschung der erweiterten Math.NET-Funktionen

Nachdem Sie sich mit den Grundlagen vertraut gemacht haben, ist es Zeit, einige der fortgeschrittenen Funktionen von Math.NET zu erkunden. Diese Funktionalitäten ermöglichen anspruchsvollere mathematische Operationen, ideal für komplexe Datenanalysen und Problemlösungen in verschiedenen Anwendungen.

Fortgeschrittene mathematische Operationen

Lineare Algebra: Tauchen Sie ein in Operationen der linearen Algebra, die für viele wissenschaftliche Berechnungen entscheidend sind. Math.NET stellt Klassen für Matrizen und Vektoren bereit, die Operationen wie Matrixmultiplikation, Inversion und Zerlegung ermöglichen.

Statistische Funktionen: Nutzen Sie die statistischen Werkzeuge von Math.NET für die Datenanalyse. Funktionen umfassen Berechnungen von Mittelwert, Median, Varianz und Standardabweichung, die in statistischen Bewertungen grundlegend sind.

Praktisches Beispiel: Statistische Analyse

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem das Los Angeles Police Department mit dem New York City Precinct zusammenarbeitet, um eine Serie von Verbrechen unter Verwendung fortschrittlicher statistischer Analyse zu lösen. Hier spielen die statistischen Funktionen von Math.NET eine entscheidende Rolle bei der Analyse von Kriminaldaten, der Aufdeckung von Mustern und der Unterstützung von Ermittlungen.

using MathNet.Numerics.Statistics;
using System;

public class CrimeDataAnalysis
{
    public void AnalyzeCrimeData()
    {
        // Hypothetical crime rate data for a series of districts
        var crimeRates = new double[] { 5.2, 3.8, 4.6, 2.9, 3.5 };

        // Calculating statistical metrics to understand crime trends
        double meanCrimeRate = Statistics.Mean(crimeRates);
        double varianceCrimeRate = Statistics.Variance(crimeRates);

        // Outputting the analysis results
        Console.WriteLine($"Average Crime Rate: {meanCrimeRate}, Variance in Crime Rate: {varianceCrimeRate}");

        // Additional analysis can be added here to further assist in the crime-solving process
        // For instance, correlating crime rates with different variables (like time, location, etc.)
    }
}

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Simulating a scenario where LAPD and New York City start collaborating using statistical analysis
        Console.WriteLine("Los Angeles Police Department and New York City Precinct Collaboration:");
        CrimeDataAnalysis crimeDataAnalysis = new CrimeDataAnalysis();
        crimeDataAnalysis.AnalyzeCrimeData();
    }
}
using MathNet.Numerics.Statistics;
using System;

public class CrimeDataAnalysis
{
    public void AnalyzeCrimeData()
    {
        // Hypothetical crime rate data for a series of districts
        var crimeRates = new double[] { 5.2, 3.8, 4.6, 2.9, 3.5 };

        // Calculating statistical metrics to understand crime trends
        double meanCrimeRate = Statistics.Mean(crimeRates);
        double varianceCrimeRate = Statistics.Variance(crimeRates);

        // Outputting the analysis results
        Console.WriteLine($"Average Crime Rate: {meanCrimeRate}, Variance in Crime Rate: {varianceCrimeRate}");

        // Additional analysis can be added here to further assist in the crime-solving process
        // For instance, correlating crime rates with different variables (like time, location, etc.)
    }
}

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Simulating a scenario where LAPD and New York City start collaborating using statistical analysis
        Console.WriteLine("Los Angeles Police Department and New York City Precinct Collaboration:");
        CrimeDataAnalysis crimeDataAnalysis = new CrimeDataAnalysis();
        crimeDataAnalysis.AnalyzeCrimeData();
    }
}
Imports MathNet.Numerics.Statistics
Imports System

Public Class CrimeDataAnalysis
	Public Sub AnalyzeCrimeData()
		' Hypothetical crime rate data for a series of districts
		Dim crimeRates = New Double() { 5.2, 3.8, 4.6, 2.9, 3.5 }

		' Calculating statistical metrics to understand crime trends
		Dim meanCrimeRate As Double = Statistics.Mean(crimeRates)
		Dim varianceCrimeRate As Double = Statistics.Variance(crimeRates)

		' Outputting the analysis results
		Console.WriteLine($"Average Crime Rate: {meanCrimeRate}, Variance in Crime Rate: {varianceCrimeRate}")

		' Additional analysis can be added here to further assist in the crime-solving process
		' For instance, correlating crime rates with different variables (like time, location, etc.)
	End Sub
End Class

Friend Class Program
	Shared Sub Main(ByVal args() As String)
		' Simulating a scenario where LAPD and New York City start collaborating using statistical analysis
		Console.WriteLine("Los Angeles Police Department and New York City Precinct Collaboration:")
		Dim crimeDataAnalysis As New CrimeDataAnalysis()
		crimeDataAnalysis.AnalyzeCrimeData()
	End Sub
End Class
$vbLabelText   $csharpLabel

Math.NET C# (Wie es für Entwickler funktioniert): Abbildung 2 - Output

In diesem Beispiel berechnen wir den Mittelwert und die Varianz eines Datensatzes, um zu veranschaulichen, wie Math.NET komplexe statistische Operationen vereinfacht.

Einführung in IronPDF

IronPDF ist ein leistungsstarkes Tool für C#-Entwickler, das die Erstellung und Manipulation von PDF-Dokumenten innerhalb von .NET-Anwendungen ermöglicht. Es ergänzt Math.NET, indem es Ihnen ermöglicht, komplexe mathematische Berichte und Datenvisualisierungen in zugängliche und freigabefähige PDF-Formate umzuwandeln.

Möchten Sie eine Webseite oder URL in eine PDF umwandeln, die wie das Original aussieht? IronPDF ist hier, um zu helfen! Es ist ideal, um PDFs von Berichten, Rechnungen und allen Online-Inhalten, die Sie speichern müssen, zu erstellen. Wenn Sie bereit sind, HTML in PDF zu konvertieren, dann ist dies das Tool, das Sie ausprobieren sollten.

using IronPdf;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create an instance of ChromePdfRenderer
        var renderer = new ChromePdfRenderer();

        // 1. Convert HTML String to PDF
        var htmlContent = "<h1>Hello, IronPDF!</h1><p>This is a PDF from an HTML string.</p>";
        var pdfFromHtmlString = renderer.RenderHtmlAsPdf(htmlContent);
        pdfFromHtmlString.SaveAs("HTMLStringToPDF.pdf");

        // 2. Convert HTML File to PDF
        var htmlFilePath = "path_to_your_html_file.html"; // Specify the path to your HTML file
        var pdfFromHtmlFile = renderer.RenderHtmlFileAsPdf(htmlFilePath);
        pdfFromHtmlFile.SaveAs("HTMLFileToPDF.pdf");

        // 3. Convert URL to PDF
        var url = "http://ironpdf.com"; // Specify the URL
        var pdfFromUrl = renderer.RenderUrlAsPdf(url);
        pdfFromUrl.SaveAs("URLToPDF.pdf");
    }
}
using IronPdf;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create an instance of ChromePdfRenderer
        var renderer = new ChromePdfRenderer();

        // 1. Convert HTML String to PDF
        var htmlContent = "<h1>Hello, IronPDF!</h1><p>This is a PDF from an HTML string.</p>";
        var pdfFromHtmlString = renderer.RenderHtmlAsPdf(htmlContent);
        pdfFromHtmlString.SaveAs("HTMLStringToPDF.pdf");

        // 2. Convert HTML File to PDF
        var htmlFilePath = "path_to_your_html_file.html"; // Specify the path to your HTML file
        var pdfFromHtmlFile = renderer.RenderHtmlFileAsPdf(htmlFilePath);
        pdfFromHtmlFile.SaveAs("HTMLFileToPDF.pdf");

        // 3. Convert URL to PDF
        var url = "http://ironpdf.com"; // Specify the URL
        var pdfFromUrl = renderer.RenderUrlAsPdf(url);
        pdfFromUrl.SaveAs("URLToPDF.pdf");
    }
}
Imports IronPdf

Friend Class Program
	Shared Sub Main(ByVal args() As String)
		' Create an instance of ChromePdfRenderer
		Dim renderer = New ChromePdfRenderer()

		' 1. Convert HTML String to PDF
		Dim htmlContent = "<h1>Hello, IronPDF!</h1><p>This is a PDF from an HTML string.</p>"
		Dim pdfFromHtmlString = renderer.RenderHtmlAsPdf(htmlContent)
		pdfFromHtmlString.SaveAs("HTMLStringToPDF.pdf")

		' 2. Convert HTML File to PDF
		Dim htmlFilePath = "path_to_your_html_file.html" ' Specify the path to your HTML file
		Dim pdfFromHtmlFile = renderer.RenderHtmlFileAsPdf(htmlFilePath)
		pdfFromHtmlFile.SaveAs("HTMLFileToPDF.pdf")

		' 3. Convert URL to PDF
		Dim url = "http://ironpdf.com" ' Specify the URL
		Dim pdfFromUrl = renderer.RenderUrlAsPdf(url)
		pdfFromUrl.SaveAs("URLToPDF.pdf")
	End Sub
End Class
$vbLabelText   $csharpLabel

Erste Schritte mit IronPDF

IronPDF-Bibliothek installieren

Installation mit NuGet Package Manager

Um IronPDF in Ihr Math.NET C#-Projekt mit dem NuGet-Paketmanager zu integrieren, folgen Sie diesen Schritten:

  1. Öffnen Sie Visual Studio und klicken Sie im Lösungsexplorer mit der rechten Maustaste auf Ihr Projekt.
  2. Wählen Sie im Kontextmenü "NuGet-Pakete verwalten…" aus.
  3. Gehe zum Durchsuchen-Tab und suche nach IronPDF.
  4. Wählen Sie IronPDF aus den Ergebnissen und klicken Sie auf 'Installieren'.
  5. Akzeptieren Sie alle Lizenzvereinbarungen.

Wenn Sie IronPDF über die Paket-Manager-Konsole in Ihr Projekt einbinden möchten, führen Sie den folgenden Befehl in der Paket-Manager-Konsole aus:

Install-Package IronPdf

Es wird IronPDF in Ihr Projekt holen und installieren.

Installation über die NuGet-Paket-Seite

Für einen detaillierten Überblick über IronPDF, einschließlich seiner Features, Kompatibilität und weiterer Download-Optionen, besuchen Sie die IronPDF NuGet-Seite.

Installation über DLL

Alternativ können Sie IronPDF direkt in Ihr Projekt integrieren, indem Sie die DLL-Datei verwenden. Laden Sie die ZIP-Datei mit der DLL von der IronPDF Download-Seite herunter. Entpacken Sie es und nehmen Sie die DLL in Ihr Projekt auf.

Einfaches Beispiel: Erstellen einer PDF-Datei

using IronPdf;

public class PdfGenerator
{
    public void CreatePdf()
    {
        // Create an instance of ChromePdfRenderer for PDF generation
        var Renderer = new ChromePdfRenderer();
        // Render a simple HTML string as a PDF
        var PDF = Renderer.RenderHtmlAsPdf("<h1>Hello, IronPDF!</h1>");
        // Save the generated PDF to a file
        PDF.SaveAs("HelloIronPDF.pdf");
    }
}
using IronPdf;

public class PdfGenerator
{
    public void CreatePdf()
    {
        // Create an instance of ChromePdfRenderer for PDF generation
        var Renderer = new ChromePdfRenderer();
        // Render a simple HTML string as a PDF
        var PDF = Renderer.RenderHtmlAsPdf("<h1>Hello, IronPDF!</h1>");
        // Save the generated PDF to a file
        PDF.SaveAs("HelloIronPDF.pdf");
    }
}
Imports IronPdf

Public Class PdfGenerator
	Public Sub CreatePdf()
		' Create an instance of ChromePdfRenderer for PDF generation
		Dim Renderer = New ChromePdfRenderer()
		' Render a simple HTML string as a PDF
		Dim PDF = Renderer.RenderHtmlAsPdf("<h1>Hello, IronPDF!</h1>")
		' Save the generated PDF to a file
		PDF.SaveAs("HelloIronPDF.pdf")
	End Sub
End Class
$vbLabelText   $csharpLabel

In diesem Beispiel wird eine einfache HTML-Zeichenkette in ein PDF-Dokument umgewandelt, um die einfache PDF-Erstellung mit IronPDF zu veranschaulichen.

Integration von Math.NET mit IronPDF

Da Sie nun mit sowohl Math.NET für mathematische Berechnungen als auch IronPDF zur Erstellung von PDFs vertraut sind, lassen Sie uns erkunden, wie diese beiden Bibliotheken integriert werden können. Diese Kombination ist besonders nützlich für die Erstellung von Berichten und Dokumentationen auf Basis mathematischer Analysen.

Mathematische Daten mit Math.NET generieren

Komplexe Berechnungen: Verwenden Sie Math.NET, um komplexe Berechnungen oder Datenanalysen durchzuführen. Dies kann von statistischen Berechnungen bis zu Matrizenoperationen reichen.

Konvertierung von MathNET-Ergebnissen in PDF

IronPDF für Dokumentation: Nachdem Sie Daten mit Math.NET verarbeitet haben, verwenden Sie IronPDF, um die Ergebnisse und zugehörige Diagramme oder Grafiken in ein PDF-Dokument zu konvertieren.

Erstellen informativer Berichte: Betten Sie detaillierte Analysen, Diagramme und erklärende Texte in Ihre PDFs ein, um sie umfassend und präsentations- oder archivierbereit zu machen.

Beispiel: Statistischer Bericht im PDF-Format

using MathNet.Numerics.Statistics;
using IronPdf;

public class StatisticalReport
{
    public void CreateReport(double[] data)
    {
        // Calculate statistical metrics from data
        double mean = Statistics.Mean(data);
        double variance = Statistics.Variance(data);

        // Create a PDF renderer
        var Renderer = new ChromePdfRenderer();
        // Render statistical metrics as HTML and convert it to a PDF
        var PDF = Renderer.RenderHtmlAsPdf($"<h1>Statistical Report</h1><p>Mean: {mean}</p><p>Variance: {variance}</p>");
        // Save the generated PDF
        PDF.SaveAs("StatisticalReport.pdf");
    }
}
using MathNet.Numerics.Statistics;
using IronPdf;

public class StatisticalReport
{
    public void CreateReport(double[] data)
    {
        // Calculate statistical metrics from data
        double mean = Statistics.Mean(data);
        double variance = Statistics.Variance(data);

        // Create a PDF renderer
        var Renderer = new ChromePdfRenderer();
        // Render statistical metrics as HTML and convert it to a PDF
        var PDF = Renderer.RenderHtmlAsPdf($"<h1>Statistical Report</h1><p>Mean: {mean}</p><p>Variance: {variance}</p>");
        // Save the generated PDF
        PDF.SaveAs("StatisticalReport.pdf");
    }
}
Imports MathNet.Numerics.Statistics
Imports IronPdf

Public Class StatisticalReport
	Public Sub CreateReport(ByVal data() As Double)
		' Calculate statistical metrics from data
		Dim mean As Double = Statistics.Mean(data)
		Dim variance As Double = Statistics.Variance(data)

		' Create a PDF renderer
		Dim Renderer = New ChromePdfRenderer()
		' Render statistical metrics as HTML and convert it to a PDF
		Dim PDF = Renderer.RenderHtmlAsPdf($"<h1>Statistical Report</h1><p>Mean: {mean}</p><p>Variance: {variance}</p>")
		' Save the generated PDF
		PDF.SaveAs("StatisticalReport.pdf")
	End Sub
End Class
$vbLabelText   $csharpLabel

Hier ist der von IronPDF generierte PDF-Bericht:

Math.NET C# (Wie es für Entwickler funktioniert): Abbildung 3 - OutputPDF

In diesem Beispiel berechnen wir zunächst statistische Werte mit Math.NET und erstellen dann mit IronPDF einen PDF-Bericht, um die Synergie zwischen analytischer Berechnung und Dokumentenerstellung zu zeigen.

Abschluss

Math.NET C# (Wie es für Entwickler funktioniert): Abbildung 4 - Iron Suite

Wenn wir dieses Tutorial abschließen, haben Sie jetzt ein grundlegendes Verständnis davon, wie Sie die Möglichkeiten von Math.NET für fortgeschrittene mathematische Berechnungen und IronPDF für eine effiziente PDF-Erstellung in Ihren C#-Anwendungen nutzen können. Diese leistungsstarke Kombination eröffnet mehrere Möglichkeiten für Datenanalyse, Berichtswesen und Dokumentation.

IronPDF bietet eine kostenlose Testversion von IronPDF für diejenigen an, die seine Funktionen erkunden möchten, und für die erweiterte Nutzung beginnen die Lizenzen für IronPDF ab $799.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Math.NET und wie kann es in C# verwendet werden?

Math.NET ist eine umfassende Bibliothek im .NET-Framework, die zur Durchführung mathematischer Berechnungen verwendet wird, einschließlich linearer Algebra, Statistik und numerischer Analyse. Es kann über den NuGet-Paketmanager in C#-Projekte integriert werden.

Wie beginne ich mit der Verwendung von Math.NET in meinem .NET-Projekt?

Um mit der Verwendung von Math.NET zu beginnen, installieren Sie die Bibliothek über den NuGet-Paketmanager in Visual Studio, indem Sie nach 'MathNET.Numerics' suchen und es Ihrem Projekt hinzufügen.

Was sind einige Beispiele für Operationen, die Sie mit Math.NET durchführen können?

Math.NET ermöglicht es Ihnen, eine Vielzahl von Operationen wie grundlegende Arithmetik, Matrixmanipulationen und statistische Analysen durchzuführen, die für das wissenschaftliche Rechnen unerlässlich sind.

Wie kann ich PDF-Dokumente in C#-Anwendungen erstellen?

Sie können PDF-Dokumente in C# mit IronPDF erstellen, das es ermöglicht, HTML-Inhalte in professionell aussehende PDF-Dateien umzuwandeln, die für Dokumentation und Austausch geeignet sind.

Kann ich mathematische Ergebnisse mit C# in PDF-Dateien umwandeln?

Ja, Sie können mathematische Ergebnisse in PDF-Dateien umwandeln, indem Sie Math.NET für die Berechnungen verwenden und IronPDF, um die Ergebnisse als PDF-Dokumente zu rendern und zu speichern.

Was sind die Vorteile der Verwendung von IronPDF in der Datenpräsentation?

IronPDF verbessert die Datenpräsentation, indem es HTML-Inhalte, die mathematische Berechnungen und Visualisierungen enthalten können, in PDFs umwandelt und so den Austausch und die Archivierung von Informationen verbessert.

Welche Schritte sind erforderlich, um HTML in PDF in C# zu konvertieren?

Um HTML in PDF zu konvertieren, verwenden Sie IronPDF, indem Sie eine ChromePdfRenderer-Instanz erstellen, die HTML-Inhalte rendern und sie mit den von der Bibliothek bereitgestellten Methoden als PDF-Datei speichern.

Wie kann ich komplexe Datenanalysen in .NET-Anwendungen behandeln?

Für komplexe Datenanalysen in .NET-Anwendungen kann Math.NET für seine fortgeschrittenen mathematischen Funktionen verwendet werden, während IronPDF die Ergebnisse in gut formatierte PDF-Berichte umwandeln kann.

Gibt es eine Möglichkeit, PDF-Generierungstools vor dem Kauf auszuprobieren?

IronPDF bietet eine kostenlose Testversion an, die Entwicklern ermöglicht, seine Funktionen zur Generierung von PDF-Dokumenten zu erkunden, damit sie seine Fähigkeiten vor einem Kauf evaluieren können.

Wie integrieren Sie Math.NET und IronPDF in einem einzigen Projekt?

Um Math.NET und IronPDF zu integrieren, fügen Sie zuerst beide Bibliotheken über den NuGet-Paketmanager hinzu, verwenden Sie dann Math.NET für Berechnungen und IronPDF, um diese Ergebnisse in PDFs umzuwandeln und so ihre Funktionalitäten für umfassende Lösungen zu kombinieren.

Jacob Mellor, Chief Technology Officer @ Team Iron
Jacob Mellor
  Jetzt mit dem Ingenieurteam chatten
Chief Technology Officer

Jacob Mellor ist Chief Technology Officer bei Iron Software und ein visionärer Ingenieur, der führend in der C# PDF-Technologie ist. Als ursprünglicher Entwickler der Iron Software-Kerncodebasis hat er die Produktarchitektur des Unternehmens seit seiner Gründung gestaltet und zusammen mit CEO Cameron Rimington in ein Unternehmen ...

Weiterlesen

Verwandte Artikel

30-Tage-Testversion → Volles Produkt. Keine Grenzen. Keine Karte. Gratis testen