持续集成（CI）是指将开发人员编写的代码集成到共享代码库中的过程。其核心目标是尽早发现代码中的问题，确保代码随时处于可部署的状态。持续交付（CD）是在持续集成基础上，将代码自动化部署到生产环境的过程。它的目标是确保代码能够随时交付到生产环境，并且可以通过自动化流程快速进行回滚。持续部署（CD）是指将经过自动化测试的代码直接自动部署到生产环境中，进一步提高交付速度和质量。根据项目的特殊需求，定制CI

AI的进化从简单的对话工具到复杂的自主智能体，不仅是技术的一次飞跃，也将深刻改变我们与世界的互动方式。虽然我们还处于这个进化过程的初期，但随着技术、伦理与治理的持续进步，我们离未来的“智能社会”越来越近。对于开发者和AI从业者而言，这一进程不仅意味着技术挑战，也充满了无限的创造力与可能性。

C# 上位机高 DPI 适配的核心不是“复杂配置”，而是“放弃固定像素，拥抱相对布局基础层：通过清单启用 PerMonitorV2 感知，解决全局模糊；布局层：WinForm 用 Anchor/Dock+动态缩放，WPF 用 Grid+设备无关单位；细节层：使用矢量资源、适配特殊控件、处理多显示器差异。通过本文方案，可实现 WinForm/WPF 上位机在 Win10/11 全版本、100%~30

预训练模型仅适用于通用目标检测，工业场景需针对特定对象（如电子元件、机械零件）训练自定义模型。数据采集：用工业相机拍摄 1000-2000 张样本图像（覆盖正常/缺陷、不同角度、不同光照）；标注工具：使用 LabelImg（开源免费），标注格式选择 YOLO；标注类别0=Normal1=Bend2=Missing数据集划分：训练集 80%、验证集 20%，目录结构如下：custom_dataset

本方案基于 C# 上位机 + YOLO + Modbus 协议，实现了“视觉检测结果驱动多设备联动”的工业级闭环，核心优势在于兼容性强（支持多品牌 PLC/相机）、部署简单（无需专业编程知识）、成本可控（普通工控机+USB 相机即可）。方案已在电子元件生产线、机械加工流水线等场景落地验证，可快速适配不同行业的视觉检测与设备联动需求。完整源码包含模型封装、通信协议、联动逻辑、UI 界面，可直接下载二

本方案基于 C# 上位机 + YOLOv8 实现了电子元件引脚缺陷的高效检测，核心优势在于低成本、高适配性、易部署——无需定制化硬件，普通工控机+USB 相机即可满足需求，且支持快速扩展至其他电子元件（如连接器、二极管）。多缺陷同时检测：增加引脚间距异常、引脚氧化面积检测；AI 自学习：通过强化学习自动优化检测阈值和模型参数；远程监控：增加 MQTT 通信，支持手机/PC 远程查看检测数据和设备状

图表上密密麻麻的曲线能实时展示数据，但设备异常（比如温度突变、湿度超标、数据断连）只能靠人工盯着看，稍不留意就漏报；传感器偶尔发送脏数据（比如瞬间跳变到1000℃），直接污染图表，还可能触发误操作；想加异常判断，写一堆if-else硬编码：温度>30℃报警、湿度<20%提示、数据间隔>5秒判定断连……设备多了、异常场景复杂了，代码臃肿到没法维护；不同传感器的异常阈值不一样（车间A的温度阈值30℃，

摘要：本文介绍了使用C#和Windows IoT Core进行物联网应用开发的基础流程。从硬件准备（如Raspberry Pi）和软件环境搭建开始，逐步讲解如何创建UWP项目，并通过GPIO控制LED灯。随后介绍了I2C通信协议读取传感器数据的方法，最后展示了如何将采集的数据上传至Azure IoT Hub云端。文章提供了详细代码示例，帮助开发者快速上手C#物联网应用开发，实现设备管理、数据收集和

摘要： 本文介绍了在Raspberry Pi上使用C#进行嵌入式开发的完整流程。首先分析了C#在嵌入式开发中的优势，包括跨平台支持、高效开发工具和硬件控制能力。随后详细指导环境搭建，包括安装.NET SDK和配置开发工具。通过控制GPIO点亮LED和通过I2C与传感器交互两个实例，展示了C#在硬件开发中的应用。最后提供了调试与性能优化建议，帮助开发者提升嵌入式项目的效率与稳定性。文章证明C#凭借.

C# 结合 Slab 内存分配策略，彻底解决了 Modbus 千万级点表处理中的内存碎片、GC 停顿和并发冲突三大核心痛点。通过类型化 Slab 块设计、地址映射优化、分区锁/无锁并发等技术，实现了工业级的高可靠、低延迟处理，已在多个千万级规模项目中落地验证。AI 自适应优化：结合机器学习算法，根据点表访问热度动态调整 Slab 块大小和预分配数量；分布式 Slab 池：针对跨节点 Modbus