.NET周刊【2月第4期 2025-02-23】

国内文章

[翻译] 为什么 Tracebit 用 C# 开发

https://www.cnblogs.com/liuliu-66/p/-/why-tracebit-is-written-in-c-sharp

Tracebit是一家提供云威胁检测的公司，选择C#作为技术栈是为了提高开发效率、维护便利性和跨平台支持。作者在职业生涯中体验过多种语言，最终决定使用C#，原因包括其开放源代码和跨平台能力。C#的流行度对于招聘工程师也有积极影响。通过使用.NET，Tracebit能够快速应对市场需求，并实现高效的开发和维护。即使C#在一些技术社区中不太受重视，但它稳定的性能和强大的生态系统使其成为理想的选择。

精选4款基于.NET开源、功能强大的通讯调试工具

https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/18725095

本文介绍了四款基于.NET的开源通讯调试工具，适用于.NET开发者。LLCOM支持多种通讯调试功能，包括Lua自动化和编码转换。Wu.CommTool基于C#和WPF，支持Modbus RTU和MQTT。BYSerial则是全面的串口调试工具，支持中英文。PLC-CommunTools集成多种协议，专为硬件通讯设计。作者鼓励开发者关注优秀项目，提高开发效率和质量。

.NET程序员AI开发基座：Microsoft.Extensions.AI

https://www.cnblogs.com/edisonchou/p/-/introduction-to-microsoft-extensions-ai

微软在2024年发布了AI核心库Microsoft.Extensions.AI，旨在简化AI集成和开发工作。该库为开发者提供统一的C#抽象层，允许与AI服务交互，支持多种语言模型和服务。开发者通过NuGet包轻松安装，实现与不同AI服务的无缝连接，如OpenAI和Azure AI Inference。使用示例展示了如何创建OpenAI客户端并调用函数，能够有效屏蔽服务差异，节省开发时间。整个库为.NET生态系统提供了一种统一的集成方式，促进了开发人员的协作提高效率。

趁着过年的时候手搓了一个低代码框架

https://www.cnblogs.com/codelove/p/18719305

春节期间，作者开发了一个名为CodeSpirit的低代码框架，旨在解决市面上低代码平台的可定制性、性能与扩展性问题。CodeSpirit通过后端模型自动生成前端界面，大幅减少重复编码，提高开发效率。框架支持动态导航与权限控制，并能根据特性注解生成包含丰富功能的前端页面。它建立在.NET 9和.NET Aspire之上，适合企业级开发，具备高性能和可扩展性。

Maomi.MQ 2.0 | 功能强大的 .NET 消息队列通讯模型框架

https://www.cnblogs.com/whuanle/p/18728153

Maomi.MQ 是一个简化消息队列使用的框架，特别支持 RabbitMQ。它提供了高性能的发布者和消费者模型，简化了消息通讯过程，允许开发者专注于业务逻辑。该框架包含多种实用功能，包括发布者确认、自定义重试和死信队列等。它还支持分布式可观测性，通过 API 与 OpenTelemetry 等框架集成，便于收集和推送可观测性信息。文章中提供了使用教程以及示例代码，帮助开发者快速上手。

RFID实践------.NET IoT程序读取高频RFID卡/标签

https://www.cnblogs.com/czwy/p/18726159

这篇文章详细介绍了如何使用Raspberry Pi连接PN5180模块并开发.NET IoT程序，以读写ISO14443和ISO15693协议的卡。文章提供了所需设备清单，包括Raspberry Pi Zero 2 W和PN5180。它深入讲解了RFID基础，针对此模块的接线方法及编写相关代码。代码示例展示了如何创建SPI驱动程序，重置PN5180和实例化读写器。整体结构清晰，内容丰富，既适合初学者也适合有基础的开发者。由于结合了实际操作和代码实现，是一份实用的技术教程。文章在混合使用RFID和.NET IoT技术上展示了原创性和应用价值。

深入集成：使用 DeepSeek SDK for .NET 实现自然语言处理功能

https://www.cnblogs.com/netcore5/p/18721767

Ater.DeepSeek.AspNetCore 是为 .NET 开发者提供的 DeepSeek API SDK，简化了与 DeepSeek AI 平台的整合。其功能包括获取可用模型、对话补全、FIM 实例调用、查询账户余额和支持本地模型调用。SDK 与 ASP.NET Core 无缝集成，便于开发者在 Web 应用中使用。开发者需注册 DeepSeek 账号以获取 API Key，并在 ASP.NET Core项目中通过适当的代码配置 DeepSeekClient，轻松实现自然语言处理能力。

.NET 使用 DeepSeek R1 开发智能 AI 客户端

https://www.cnblogs.com/1312mn/p/18715438

DeepSeek在人工智能领域备受关注，其自然语言处理和智能搜索功能引人期待。对于.NET开发者，deepseek-dotnet开源项目提供了集成DeepSeek的详细示例，并通过Microsoft.Extensions.AI库简化与DeepSeek R1模型的交互。该项目托管于GitHub，展示了如何使用DeepSeek API进行请求处理。DeepSeek-V3模型以低成本性能媲美顶尖技术。Microsoft.Extensions.AI库将多种AI服务统一接口，大幅降低使用难度。项目源代码提供了详细的使用指南，便于开发者进行部署和调用。总结而言，DeepSeek R1模型吸引了广泛注意，成为开发智能应用的重要工具。

ASP.NET Core 6 基础入门系列(1) ASP.NET Core 6.0 简介

https://www.cnblogs.com/SavionZhang/p/16548344.html

本文介绍ASP.NET Core 6.0的基本概念及其与.NET6的关系。ASP.NET Core 6.0为构建现代云应用提供了模块化框架，支持跨平台开发。文章提到其在Windows、Mac和Linux上的灵活部署能力，并展示了.NET6的性能与微服务架构。文中引用了多个与.NET6相关的预览版本链接，并强调了ASP.NET Core在.NET生态系统中的重要性。整体内容丰富，适合开发者参考。

.NET Core 托管堆内存泄露/CPU异常的常见思路

https://www.cnblogs.com/lmy5215006/p/18723690

本文讨论内存泄露、CPU高使用率、程序卡死以及崩溃问题的常见思路和工具。内存泄露主要与GC Root相关；CPU使用率高通常因线程和GC频繁操作导致；程序卡死多出现在C/S架构，需观察主线程行为。崩溃通常与非托管资源有关，难以追踪。推荐使用Procdump、Process Explorer和WinDbg等工具抓取Dump文件，支持根据CPU使用率、异常或手动触发等方式生成Dump，便于分析问题。

记录一次WPF程序进程挂起问题

https://www.cnblogs.com/runningRain/p/18723147

本文介绍了在WPF单进程项目中使用MongoDB数据库的实现方案，包括通过ZeroMQ进行模块间的通知调用，以及如何在C#中通过Process启动多个MongoDB实例。作者提供了具体的代码示例，展示如何设置启动参数并处理输出和错误信息。同时，文中提及了遇到的SocketException异常，并分析了原因。整体思路清晰，适合开发者参考。

开源EFCore 对比实体与实际数据库结构的工具-GZY.EFCoreCompare

https://www.cnblogs.com/GuZhenYin/p/18719304

GZY.EFCoreCompare是一个对比数据库结构与EF Core DbContext的工具。它根据EF Core的Scaffolding机制提取数据库模型，并与代码进行比对，找出差异。主要功能包括检查数据库与代码的一致性、生成差异报表以及帮助数据库变更管理。支持DBFirst和CodeFirst开发模式，适用于自动化CI/CD流水线。在使用时，直接引用相关库，通过代码实现对比，并可以集成图形化UI查看差异。

本地md博客自动化上传博客园

https://www.cnblogs.com/dhan/p/18726302

本文介绍如何将本地Markdown图片上传到博客园，解决了图片路径复制的繁琐问题。作者首先介绍了安装.NET SDK和dotnet-cnblog插件的步骤。用户需下载特定版本，并通过终端进行安装确认。接着，用户需配置博客园账号的访问令牌，以便上传图片。通过运行特定命令，用户可以将Markdown文档中的图片路径替换为博客园的图床URL，极大提高了博客文章发布的效率。作者鼓励大家将文章也发布到博客园。

一文掌握DeepSeek本地部署+Page Assist浏览器插件+C#接口调用+局域网访问！全攻略来了！

https://www.cnblogs.com/chingho/p/18728308

这篇文章介绍了如何在局域网服务器上部署Ollama和DeepSeek模型。读者可以选择多种模型并进行本地安装。文章详细步骤包括Ollama的安装、修改默认配置、下载模型以及使用C#进行API调用。特别强调了Ollama的能访问性和跨平台支持，指导读者设置环境变量以允许外部访问。提供了具体的命令行操作示例，提高了实用性与可操作性，适合编程初学者和开发者。文中引用了相关链接，增加了内容的参考价值。

.NET Core常用集合的几个坑

https://www.cnblogs.com/lmy5215006/p/18712729

本文详细阐述了C#中常见集合的时间复杂度，包括泛型集合、线程安全集合和不可变集合。每种集合的添加、删除、查找、访问和遍历操作的时间复杂度一目了然。通过表格形式，文章清晰地展示了不同集合的性能特点和实现方式，帮助开发者选择最适合的集合类型。内容简练，逻辑明确，适合C#开发者参考。整体上，文章提供了实用的技术深度，兼具清晰度和可读性。

并发编程 - 线程同步(八)之自旋锁SpinLock

https://www.cnblogs.com/hugogoos/p/18720442

本文介绍自旋锁SpinLock在C#中的实现与使用。自旋锁是一种轻量级锁，避免了线程上下文切换，减少系统开销。通过示例代码，展示如何使用SpinLock管理共享资源的访问。代码启动10个线程，同时递增共享变量_counter，最后打印其最终值。还指出SpinLock作为结构体的特性，强调传递实例时需小心，以避免创建副本。整体内容易于理解，适合学习多线程编程的开发者。

c# 半导体/led行业晶圆片WaferMap实现 map图实现入门篇

https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/18729664

本文介绍了一个用于半导体和LED行业的晶圆片map图生成demo程序。文章详细阐述了如何使用C#和WinForms创建一个MAP控件。通过简要示例，用户可以快速理解控件的基本功能和使用方法。作者提供了源代码和图形界面说明，使读者在VS2015环境下能够动手实现。这种实用的代码示例适合刚入门的开发者，强调了代码的可操作性和可扩展性。

关于选择最佳.NET Core SSH服务器库的全面分析

https://www.cnblogs.com/Aimeast/p/18731287

本文全面分析了适用于.NET Core的SSH服务器库，强调SSH在安全通信中的重要性。推荐Rebex SSH Pack，因其支持多种核心功能和语言版本，同时考虑FxSsh作为开源备选。分析强调了兼容性、功能、文档支持及社区反馈等选择标准。Rebex支持SFTP、SSH shell等功能，兼容.NET 8，受到广泛好评。FxSsh则满足基本需求，适用于.NET 8.0，依赖社区支持。文章结构清晰，信息详实，为开发者选择合适SSH库提供重要参考。

并发编程 - 线程同步(九)之信号量Semaphore

https://www.cnblogs.com/hugogoos/p/18724551

本文详细介绍了C#中的信号量Semaphore的概念、应用场景和实现方式。信号量用于线程同步，控制对共享资源的访问。它通过计数器功能，管理并发资源使用。信号量适用于连接池控制、网络请求限制和线程协调等场景。文章还比较了两种信号量实现，Semaphore和SemaphoreSlim，指出各自特点和适用情况。最后通过代码示例演示了信号量的实际使用，展示了如何初始化和使用信号量以控制线程访问。

基于.NetCore开发 StarBlog 番外篇 (1) 全新的访问统计功能，异步队列，分库存储

https://www.cnblogs.com/deali/p/18731660

文章介绍了全新设计的访问统计功能，重点解决了旧实现中导致性能下降和数据库增大的问题。新的实现采用队列暂存访问日志，配合后台任务定时写入数据库，提升了访问速度。使用了EFCore作为ORM，方便实现分库。作者细致地介绍了代码实现，包括日志队列的添加以及批量写入数据库的逻辑。整体结构清晰，包含技术分析和代码示例，适合开发者参考。

C#/.NET/.NET Core技术前沿周刊 | 第 26 期(2025年2.10-2.16)

https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/18720805

文章介绍了C#/.NET领域的最新技术进展，涵盖AI辅助编程工具、字符串拼接性能分析、.NET MAUI UI组件库以及深度学习的对抗生成网络等主题。这些内容不仅丰富了开发者的工具箱，还提供了实用的性能对比和详细的实现解析。此外，还有Microsoft.Testing.Platform和C#开发工具包的更新信息，为用户提供了更多的开发支持和资源。整体内容紧扣技术前沿，帮助开发者拓宽视野。

C# TorchSharp 图像分类实战：VGG大规模图像识别的超深度卷积网络

https://www.cnblogs.com/whuanle/p/18719302

本文介绍如何使用C#进行深度学习，重点讲解VGG卷积网络在大规模图像识别中的应用。VGG模型包含多种变种，支持使用CIFAR-10数据集进行训练。文章详细描述了从Opendatalab下载数据集的步骤，包括注册、下载工具和导入数据的具体命令。提供了代码示例，清晰易懂，适合初学者。文章引用的文献为VGG的原始论文及其中文版，具有一定的参考价值和实用性。相关内容及时更新，符合当前的发展趋势，确保读者掌握最新的深度学习技术。

Thor: 统一AI模型网关的革新之选

https://www.cnblogs.com/token-ai/p/18728016

Thor是一个AI模型管理网关，解决了不同AI服务提供商API格式不统一的问题。它通过将各种模型的接口统一转换为OpenAI格式，降低了开发者的使用门槛。Thor支持多种数据库和高级特性，如function calling，并集中管理用户和token。经过严格的性能测试，Thor提供超过2000 QPS的处理能力和99.9%的稳定性。架构上，Thor优化了连接池和多级缓存，确保高效的数据处理。