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本文介绍了C#中的泛型编程特性。主要内容包括：1)泛型类GenericContainer<T>和MagicBox<T>的实现，展示如何创建可存储任意类型数据的容器；2)泛型方法、接口和委托的使用示例；3)类型约束的应用场景；4).NET内置泛型集合类介绍。文章重点说明了泛型在提高类型安全性、避免装箱拆箱、增强代码复用等方面的优势，并提供了类型参数命名、约束使用等最佳实践建议
摘要：短视频矩阵源码开发涉及视频处理、AI智能体接入和系统架构设计。核心技术包括FFmpeg视频剪辑、TensorFlow/PyTorch框架的AI算法，以及微服务架构实现。系统需包含多平台适配器、性能优化策略（如分布式任务队列、GPU加速）和安全机制（JWT认证、内容审核）。典型功能模块涵盖视频批量处理、智能推荐、多平台分发及数据统计。
计算机开机启动时先应用的是计算机配置。域用户登录时才应用用户配置。同一级别下先应用底下的，后应用上面的。如果策略有冲突的话。以后应用的为准。尽量不用强制于阻止右击强制gpo-强制以此gpo为准转载于:https://www.cnblogs.com/ztygy/p/10173308.html...
C#音频处理避坑指南（150字摘要） 墨瑾轩分享C#音频处理三大致命陷阱：1）资源未释放导致内存泄漏，必须用using自动销毁WaveOutEvent；2）缓冲区过大引发内存爆炸，8KB缓冲区比1MB效率更高；3）同步阻塞主线程，应改用async/await异步流。解决方案：结合小块缓冲区、自动资源释放和管道并行，性能远超Adobe Audition等自动管理工具。关键点：手动管理资源+异步流优化
🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏，该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因，并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者，还是拥有多年项目经验的资深工程师，本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径，助力你加速成长，攻克技术壁垒，迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀！
这里请求端，服务端，Token的生成、获取、验证，请求发送都是在本地本项目中完成。因为后面大约会做到EAI同步数据，就想现在本地电脑上先试试。
摘要：本文介绍了一款基于GAI的Unity答题系统设计，采用DeepSeek-V3 AI模型实现智能评价功能。系统前端使用Unity开发，后端题库采用CSV文件存储，通过哈希集合和随机数算法实现随机出题。核心功能包括计时计分、AI评价反馈（答题后自动生成分析报告），并提供了B站演示视频和Unity工程包下载链接。该系统改编自脚本之家的答题系统原型，实现了从基础答题到智能分析的升级。资源链接包含百度
【代码】Godot 做一个简单的Ui管理器 （C#）
本文介绍了如何使用Godot游戏引擎创建与PLC设备通信的动态3D场景
【代码】Godot C#生成3D模型图标。
AI Agent是一个以大型语言模型 (LLM) 为“大脑”，通过**精巧的系统工程**整合了规划、记忆、工具使用和反馈循环的复杂系统。记忆(Memory)模块提供状态保持和历史参考，记住之前的对话上下文，避免用户重复信息，使 Agent 具有状态，能够跨越多次交互保留和回忆信息。
本文对比分析了C#中四种异步方法的定义和调用方式：1) async Task<bool>方法必须在定义和调用时使用await，返回bool值；2) async void方法主要用于事件处理，不能等待或返回值；3) Task<bool>方法在定义时不能使用await但调用时需await，返回bool值；4) Task方法在定义时不能使用await但调用时需await，不返回值。四种方法的核心区别在于
优点服务器端提供各种技术指标；缺点免费用户流量限制不透明；免费用户不能订阅指数；转载于:https://www.cnblogs.com/MMonica/p/5188215.html
从Zynq Bolock Design可以了解Axi HP通道可以到DDR。BD工程 所谓DMA就是设备和内存之间直接通信，这里面使用的IP是Axi Direct Memory Access ，相当于是DMA控制器。 S_AXI_LITE接口允许进行控制查询寄存器等操作； M_AXI_SG没有用到，暂留； M_AXI_MM2S是内存到DMA控制器的写通道； M_AXIS_MM2S是D
https://www.jianshu.com/p/fa2527e607b2转载于:https://www.cnblogs.com/fh-fendou/p/11226841.html
首先简单介绍一下自己吧 我的一名在读的计算机专业的学生。我来自河北一个农村。第一次接触编程是在大学的c语言课上。我到现在都还有印象，当时老师让我们输出一串hello word。我当时啥都不会抄的我的同学的。后来我也没好好学三天打鱼两天晒网的学。后来，因为就业焦虑我决定好好学习计算机文化知识。我编程学习的目标就是熟练掌握C语言当然这只是短期的目标。我最想进入的it公司为小米不过现在也只能想想 做做白
8个让PictureBox永不模糊的实用技巧：1)使用Zoom模式保持比例缩放；2)重写OnPaint方法实现高质量缩放算法；3)确保原始图片分辨率足够高；4)设置DPI感知适配高分辨率屏幕；5)启用双缓冲消除闪烁；6)异步加载大图片避免UI卡顿。这些方法通过优化图片显示过程，解决常见的模糊问题，包括正确处理图片比例、缩放算法、分辨率适配等关键环节，显著提升图片显示质量。
摘要： 本文探讨C#企业级信息流优化的5大核心策略： 异步编程：通过async/await和并行处理提升数据采集效率； 数据降维：采用PCA算法和内存压缩减少计算负载； 分批渲染：结合WPF虚拟化与分批绘制优化百万级数据展示； 动态更新：利用Rx实现实时数据流的高效增量刷新； 熔断降级：引入自动降级机制保障系统稳定性。 全文以代码示例和原理分析为核心，辅以技术冷幽默，为C#高并发场景下的信息流处理
本指南介绍了在C# .NET中使用log4Net日志框架的完整流程。log4Net支持多目标输出和分级日志记录，通过NuGet安装后，需配置XML文件定义日志行为。文中演示了基础代码实现、异常处理日志记录，并提供了高级配置技巧（如多输出、日志轮转）和最佳实践建议。推荐结合NetCoreKevin框架（GitHub/Gitee可获取）增强日志管理功能，实现云集成和AI分析等现代化特性。
2、synchronized怎么实现的？JDK 1.6 之后进行了优化（如偏向锁、轻量级锁、自旋锁）23、简述 Java 中线程的生命周期和创建线程的方式。24、为什么推荐使用线程池而不是直接使用线程。（进入方法/代码块加锁，执行完毕自动释放）代码级别（可以更灵活地控制锁的范围）12、IO密集型任务和计算密集型任务。22、wait和sleep有什么区别。适用于高并发场景，竞争激烈时比。的 Mark
本文介绍了私链（Private Blockchain）的搭建方法及其应用场景。私链与公链不同，具有可控性、高效性和隐私性，适用于企业供应链管理、金融结算等场景。文章以Ethereum和Hyperledger Fabric为例，详细讲解了私链搭建步骤：包括安装Geth客户端、创建创世区块、初始化私链、启动节点和挖矿等流程，以及Hyperledger Fabric的网络配置、通道创建和智能合约部署。同
指的是闭包（Lambda 表达式 / 匿名方法）被创建时所处的代码范围。在例子中：闭包是在Main方法的代码块中定义的，因此它的 “定义时所在作用域” 就是Main方法的作用域。这个作用域内的变量（如count）就是闭包可以 “捕获” 的外部变量。闭包的本质其实是函数+函数定义时其作用域的变量或者环境的组合。“定义时所在作用域” 是闭包 “诞生” 的环境（比如Main方法内），决定了它能捕获哪些变
而C#凭借其面向对象特性、跨平台能力（Unity/Unreal插件支持）和高性能（.NET 7+的AOT编译），正成为游戏AI开发的“瑞士军刀”。你有没有玩过游戏，遇到一个敌人会绕后偷袭、一个商人会根据你的装备调整价格？这些“活生生”的NPC背后，是一套精密的。，带你从零构建一个可扩展的AI决策系统，甚至能让你的NPC学会“作弊”（比如预判玩家路径）。但如何让NPC从“按脚本行动”进化为“自主思考
本文介绍了如何利用Python脚本自动化处理毕业论文抽查的材料整理工作。作者原本需要手动为10名学生逐个重命名论文、查重报告并打包支撑材料，耗时30分钟且易出错。通过ChatGPT辅助编写Python程序，实现了：1）自动读取Excel中的学生信息；2）查找并重命名论文和查重报告文件；3）自动打包支撑材料。经过多次优化，最终代码解决了子目录遍历、文件精确匹配等问题，将30分钟的手工操作缩短至3秒完
摘要： 图像旋转操作在C#中常引发UI卡顿、内存泄漏等问题。主要原因包括：同步阻塞UI线程、GDI+资源未释放、跨线程控件访问异常。解决方案： 资源管理：使用using或手动Dispose()释放图像资源 异步优化：通过Task.Run+await实现后台处理，配合Invoke安全更新UI 高效库替代：推荐使用ImageSharp库，支持跨平台和自动内存管理 大图处理：采用Bitmap精细控制或内
本文介绍了ASP.NET开发中的关键优化技术：1)视图缓存通过[OutputCache]特性实现，需注意参数隔离和主动失效策略；2)数据库优化重点解决N+1查询问题，推荐使用Include预加载和合理索引；3)静态资源通过BuildBundlerMinifier实现合并压缩，需注意文件顺序和缓存控制；4)异步控制器应正确使用async/await模式，并行任务推荐Task.WhenAll。这些实践
【Revit族参数智能翻译工具发布】 这款全新AI助手功能可一键批量翻译族文件参数名称，解决多语言项目协作难题。支持中英日韩等主流语言互译，操作仅需三步：打开族文档→选择翻译语言→发送处理。关键特性包括：仅处理自定义参数、保留数据类型与组信息、支持共享参数重建逻辑。适用于国际标准族库本地化、跨国项目管理和跨语言团队协作场景，兼容Revit2018-2026版本。该工具不仅能提升工作效率，还支持修改
Orleans 是由微软开发的一个开源分布式应用框架，它基于 Actor 模型，采用了一种称为 “Virtual Actor” 的概念。Orleans 可以帮助开发者轻松构建可伸缩、高可用的分布式应用，从单个服务器扩展到全球分布的云服务。
已禁用对分布式事务管理器(MSDTC)的网络访问。请使用组件服务管理工具启用 DTC 以便在 MSDTC 安全配置中进行网络访问。与基础事务管理器的通信失败。.net 代码里 写事务代码如：using System.Transactions;using (TransactionScope ts = new TransactionScope())...
管道（Pipeline）的使用使用方法创建一个批处理对象。将多个操作添加到批处理中，然后执行批处理以提高性能。发布-订阅模式（Pub/Sub）的实现使用方法获取订阅者对象。使用方法发布消息。使用方法订阅频道并处理接收到的消息。事务（Transaction）的应用使用方法创建一个事务对象。将多个操作添加到事务中，然后执行事务以确保原子性。分布式锁的实现使用方法尝试获取锁。在获取锁后执行关键操作，并使
其实就是一把锁，在分布式环境下，多个客户端并发访问的情况下，保证共享资源的串行有序访问，控制并发。Redis分布式锁底层采用setnx+expire命令组合来实现加锁，释放锁时，根据身份标识去释放各自创建的锁，各删各的锁。基于上面的问题，根据Redis来实现的Redis分布式锁就应允而生。因为Redis够快、支持事务、单命令支持原子性等这些特性，保证了Redis分布式锁的出色性能。但是个人很容易混
海量的数据，就目前聚合支付的订单量来看，设计的对账系统需要应对千万级的数据量；面对日切、多账、少账等异常差异订单应该如何处理；账单格式、下载账单时间、下载方式等不一致问题。针对以上问题，并结合财经聚合支付系统的特点，本文将设计一套可以应对千万级数据量、分布式和高可用的对账系统，利用消息队列Kafka的解耦性解决对账系统各模块之间的强依赖性。文章从三个方面介绍对账系统，第一方面，总体介绍对账系统的设
首先安装Redishttps://github.com/MicrosoftArchive/redis/releaseshttps://github.com/cinience/RedisStudio/releasesRedis 启动和关闭安装好之后，我们可以通过服务启动和关闭 Redis 了，我们可以查看系统的任务管理器，检查是否启动了 redis-server，下面是 redis-server 的
导航一、Seata 介绍二、Seata 的工作原理2.1 三个角色2.2 工作流程三、Seata AT 工作机制3.1 一阶段3.2 二阶段四、案例演示（待补充）一、Seata 介绍官网：Seata 官网Seata 是2019 年阿里巴巴中间件团队发起的开源项目，其前身是 Fescar（Fast & EaSy Commit And Rollback）。其愿景是让分布式的使用像本地事务的使用
下面给出的并行梯形积分法程序中有个严重的不足：只能用于1024个梯形计算[0, 3]区间内的积分。与简单地输入三个新值相比，编译和重新编辑代码这种方法的工作量是相当大的、因此我们要解决用户输入的问题。顺带把用户输出的问题也一并解决。输出大部分的MPI实现都允许所有进程执行printf和fprintf，但是MPI的实现并不提供对这些I/O设备访问的自动调度。也就是说，如果多个进程试图写标准输出std
Redis实现分布式锁（悲观锁/乐观锁）对锁的概念和应用场景在此就不阐述了，网上搜索有很多解释，只是我搜索到的使用C#利用Redis的SetNX命令实现的锁虽然能用，但是都不太适合我需要的场景。基于ServiceStack.Redis写了一个帮助类Redis连接池public static PooledRedisClientManager RedisClien...
基于HslCommunication公开PLC读写给第三方程序 C#,Java,Python分布式读写PLC数据，包括三菱，西门子，欧姆龙，modbus，ab plc，台达，横河，信捷，松下，汇川，基恩士，富士，LS等等PLC本文介绍在一些特殊的场景和需求下，使用HslCommunication的可以实现一些比较有意思的功能。例行介绍HSL的安装github地址：https://github.co
构建一个分布式文件存储系统是一项复杂的工程任务，涉及到分布式系统理论、网络编程、数据一致性等多个领域的知识。在C#环境下，可以充分利用.NET框架提供的高性能网络和并发处理能力来打造这样一个系统。同时，也需要关注行业标准和最佳实践，确保系统设计既满足业务需求，又能适应未来的发展变化。
上述对Garnet数据库系统的性能测试，包括基本命令的吞吐量和延迟，以及复杂数据结构的性能。在吞吐量测试中，Garnet在预加载不同大小的数据库后，表现出比Redis或KeyDB更好的可扩展性和更高的吞吐量，无论是在小数据库（1024个键）还是大数据库（256M个键）上。延迟测试显示，Garnet在不同客户端会话数下都保持了较低且稳定的延迟。对于复杂数据结构，如Hyperloglog和Bitmap
leaseTime：锁超时释放时间。默认是30，同时会利用WatchDog来不断更新超时时间。需要注意的是，如果手动设置leaseTime值，会导致WatchDog失效。waitTime：获取锁的等待时间。当获取锁失败后可以多次重试，直到waitTime时间耗尽。waitTime默认-1，即失败后立刻返回，不重试。注入RedissonClient 对象。TimeUnit：时间单位。
CAP是一个用于.NET平台的事件总线框架，它支持跨多个应用（服务）之间的事件发布、订阅和可靠的消息投递。异步消息传递：CAP采用事件驱动架构，消息发布和消费是异步的，能够有效提升系统的吞吐量。分布式事务支持：CAP支持分布式事务，可以确保跨微服务的操作具有一致性，若发生失败，能够回滚所有操作，保持数据的一致性。高可靠性消息传递：CAP保证事件消息的可靠投递，避免消息丢失，且提供消息重试机制。灵活
比如，我们有一个下单统计的功能，当完成下单后，需要执行统计功能，而在高访问的情况下，可能有两个下单请求（A和B）同时完成，然后一起执行了统计功能，这样可能导致的结果就是A请求未将B请求数据统计在内，而B请求可能也未将A请求数据统计在内，这样就造成了数据的统计错，这个问题的产生的根本原因就是统计功能的并发导致的，如果是单点部署的系统，我们简单的使用一个锁操作就能完成了，但是在分布式环境下，A和B请求
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