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在工业视觉圈子里,有一个心照不宣的共识:算法工程师交付的Python Demo和现场实际运行的C#上位机之间,隔着一道巨大的工程鸿沟。我见过太多这样的项目:算法团队用PyTorch训出了mAP 99%的模型,在实验室里跑得天花乱坠。可一旦集成到产线,问题接踵而至——Python环境部署像拆炸弹,GPU驱动版本对不上,跨进程通信延迟高达50ms,内存泄漏导致每4小时必须重启一次。最终,一个本该"智能
Vercel 在发布文章中把 Eve 称为一个用于构建、运行和扩展 Agent 的开源框架,并列出了 durable execution、sandboxed compute、human-in-the-loop approvals、subagents 和 evals 等内置能力。按照官方介绍,即使中间发生崩溃或重新部署,会话也可以继续推进。写一个系统提示词,准备几个工具,调用模型,让它在「思考—调用
它的解决方案也足够优雅——不引入额外的 LLM 调用,不牺牲确定性,不增加外部依赖,用静态规则 + 流水线处理,在 < 5ms 内完成 50%-95% 的压缩。"用 Token 换 Token"的 LLM 总结方案,在小规模场景下或许可用,但在生产级 Agent 工作流中,延迟和成本的叠加是不可接受的。一个 400 Stars 的非官方 .NET 实现,能够产出近万行代码的高质量 PR,包含 11
也就是说,你不能在运行时说"给我新建一个每 5 分钟执行一次的任务",只能在代码里写死 [TickerFunction(“AgentLoopExecutor”, "* * * * ")],编译后就定了。这意味着无论是当前的 AgentRuntime,还是未来的 MafAgentRuntime,或者其他任何实现了同样消息接口的运行时,/loop 都能直接兼容。Loop Engineering 真正有
我们先退一步,理解一下什么是 Skill。在 AI Agent 的世界里,Skill(技能)🔍 搜索 Skill → 让 AI 会上网查资料📊 数据分析 Skill → 让 AI 会处理 Excel📝 文档生成 Skill → 让 AI 会写报告听起来很完美对吧?现实世界的任务从来不是单一技能能搞定的。搜索资料 → 数据清洗 → 分析对比 → 图表制作 → 报告撰写 → 格式排版六个技能串联
OpenClaw作为2026年全球流行的开源AI智能体框架,以其多通道接入能力、灵活的Skill技能系统和工程化治理能力而闻名。然而,其原生基于Node.js/TypeScript的技术栈给.NET生态企业带来了额外的运维成本和学习门槛。本文档将介绍如何利用Microsoft AgentFramework(Preview)在.NET平台实现OpenClaw的核心功能,为.NET开发者提供一个生产级
SmartSoftHelp推出DeepCoreXSuiteProGlobalEcoAIAgent专业版.NET开发工具,集成AI智能体技术,支持一键生成代码架构和UI界面。最新28.0版本基于Net10技术栈,优化性能30%+,新增异步加载和分页功能。配套推出MagicSprite灵动壁纸软件,融合AI技术与艺术设计。两款产品均提供GitHub/Gitee开源下载,支持Windows10+系统,推
文章首先提供了使用System.Management库的代码示例,随后解释了裁剪选项可能导致的功能禁用,并提出了使用Microsoft.Management.Infrastructure库替代WMI作为解决方案。内容清晰,逻辑严谨。引言部分说明处理高并发和耗时操作的必要性,正文详细解释了异步编程的基本概念和实现方式,展示了async和await关键字的用法以及Task类的创建和管理。此外,本文涉及
Description("获取指定地点的天气情况。")][Description("获取天气信息的地点。=> $"{location} 的天气多云,最高气温为 14°C。昆明 的天气多云,最高气温为 14°C。识别用户意图调用工具函数返回结果无需手动解析 Function Call。保持 OpenAI SDK 编程体验无缝接入 Microsoft AI 抽象直接构建 Agent支持 Tool Ca
未来,随着.NET 10 对张量计算的进一步加速,以及模型上下文协议(MCP)在整个软件工业界的普及,我们可以预见,AI 代理将从孤立的实验项目转变为企业 IT 架构中不可或缺的组成部分。这种重构不仅体现在工具链的更新上,更体现在底层设计哲学的根本转变:从将人工智能视为一种“外部调用的库(Library)”,演进为将 AI 代理视为一种“原生的一等公民(First-class Citizen)”软
2026年上海网站建设行业在AI技术驱动下呈现深度变革:企业官网AI智能化改造渗透率达62%,定制化服务营收占比超45%。行业从静态展示转向智能交互、营销转化和数据赋能型官网,涌现出互橙文化、浙江格加等10家标杆企业,分别专注AI营销、品牌创意等细分领域。企业选型应重点关注服务商的AI技术能力、全链路服务、行业案例和综合实力。未来趋势显示:AI技术将成为行业标配,服务向数字化全链路转型,高端定制需
本文介绍了如何使用AgentFramework集成智能体技能(Agent Skill)。Agent Skill是可移植的功能包,包含指令、脚本和资源,用于扩展代理的专业能力。文章详细说明了技能的结构,包括必须的SKILL.md文件和可选资源目录。通过创建FileAgentSkillsProvider并添加到代理上下文,可实现技能集成。同时提供了自定义系统提示的方法,以及执行Shell命令的工具类S
本文介绍了如何在本地开发环境中使用Ollama部署开源多模态模型LLaVA,实现隐私优先、零成本的AI解决方案。文章详细讲解了Ollama的安装配置、LLaVA模型的特点与选择,并展示了如何在MAUI应用中调用本地模型API。通过创建统一的服务接口,实现了云端GPT-4V与本地LLaVA的无缝切换策略,同时提供了性能对比和常见问题排查方法。这种双轨架构既保留了云端AI的强大能力,又解决了隐私、成本
本文介绍了如何通过.NET MAUI集成GPT-4V多模态API实现智能图片识别功能。主要内容包括:1) 搭建图片选择服务,支持单/多选及图片压缩;2) 封装OpenAI服务,处理Base64编码和API请求;3) 构建识别页面展示分析结果和标签;4) 处理限流、错误及性能优化。最终实现30行代码让App具备"视觉"能力,可识别物体、场景、文字等内容。文章还预告了后续将实现的本
本文介绍了.NET平台内置的多任务并行处理工具,包括TPL、Parallel类、PLINQ和async/await等。通过对比并行与并发的区别,分析了适合并行处理的场景(如大数据处理、计算密集型操作等)及其优缺点。文章提供了多个实战案例代码,包括数据并行处理、并行查询、异步任务并行执行等,并给出性能优化建议。最后强调要根据实际需求合理选择并行化方案,注意平衡性能与复杂度,避免过度并行化带来的性能损
本文主要介绍了DevExpress MCP Server 如何将官方文档以 MCP 协议接入 AI 助手,从而帮助开发者更高效、准确地获取技术支持和开发指导。
摘要:本文详细介绍了在.NET项目中接入DeepSeek AI服务的完整流程。通过调用DeepSeek开放平台的REST API实现,使用System.Net.Http和System.Text.Json进行请求处理。文章包含从获取API Key、环境准备到完整代码实现的各个环节,重点说明了请求模型构建、JSON序列化配置、鉴权方式等核心内容,并提供了异常处理、多轮对话支持等实用技巧。同时给出了生产
摘要:本文介绍了.NET MAUI Essentials库如何赋能移动应用感知设备环境的能力。文章详细讲解了设备信息获取(DeviceInfo)、网络状态监测(Connectivity)、地理位置服务(Geolocation)、地图集成(Map)以及传感器(Accelerometer等)等核心功能的使用方法,并提供了完整的代码示例。通过一个综合练习,展示了如何构建设备信息仪表板,实时显示设备参数和
并非技术背景的我,前期用 Claude Code 找灵感,后期用 Codex 长期维护,做出了一个相当完善的无障碍网易云音乐客户端。主打一个屏幕阅读器友好和简洁丝滑的体验,欢迎星标和打赏!
涵盖了从底层(Dispatcher)到现代语法(async/await)的跨度
本文是一篇C#学习笔记,主要介绍了C#程序结构、基本语法、方法、数据类型、变量、判断与循环语句、封装概念以及数组等内容。文章首先展示了C#程序的基本组成结构,包括命名空间、类、Main函数等元素。接着详细讲解了方法定义与调用的语法规则,包括参数传递的三种方式(值传递、引用传递、输出传递)及其区别。在数据类型部分,重点说明了值类型、引用类型和指针类型的特点,以及类型转换的方法。此外,文章还介绍了变量
摘要: optiByte是一款革新物联网软硬件联调测试的工具,通过本地边缘代理(EdgaAgent)打通网页与物理硬件的通信链路,支持串口、MQTT等协议。其核心功能包括:1)文档直接操控硬件,自动转换业务数据为规范Hex流,告别手动拼写;2)智能解析接收数据,将机器码翻译为可读字段,提升调试效率。optiByte颠覆传统联调模式,实现协议设计、文档生成与硬件测试的无缝衔接,显著降低开发成本。 ?
DE-WSN基于差分进化算法的3D无线传感器网络覆盖优化 Matlab语言程序已调试好,一键直接运行包括最优覆盖率、收敛曲线、3D覆盖情况图,效果如图1所示先用先发差分进化算法DE也可以替换为其他算法(蜣螂优化算法DBOHHO、星鸦优化算法NOA等等)~1.注释清晰,适合新手小白运行main文件一键出图~2.商品仅包含Matlab代码,3.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法,因此无法保证替换数据
本文总结了工业上位机开发中的关键实践经验,重点介绍了现代异步编程和依赖注入两大核心技术。在异步编程方面,详细讲解了如何利用.NET 8的async/await、ValueTask和Parallel.ForEachAsync解决UI卡死问题,并指出避免.Result/Wait()死锁的注意事项。在依赖注入方面,展示了通过.NET Core内置容器实现服务解耦的方法,包括单例注册和生命周期管理。这些经
工业上位机开发中的UI卡死问题解决方案 摘要:针对工业上位机开发中常见的UI卡死问题,本文从原理、错误案例到系统化解决方案进行了全面分析。通过剖析消息循环机制,指出主线程阻塞是UI卡死的根本原因。文章总结了常见错误做法,如同步方法直接调用、跨线程访问UI控件等。重点介绍了.NET 8/9的现代异步编程方案:使用async/await+异步API处理90%的场景,通过IProgress<T&g
垄断地位:英特尔在 x86 市场、微软在 Windows 市场,都处于垄断地位,无需靠 “创新 / 好用” 留住用户;资本导向:英特尔的大股东也是机构,赚的钱用来回购股票推高股价,而非研发新工艺;微软赚的钱用来买 GitHub、投资 AI,而非优化 Windows 体验;躺赚思维:只要用户没得选,哪怕产品差、涨价,也能赚钱 —— 英特尔 CPU 贵又死机,微软 Windows 难用又 BUG 多,
NET 通过 ML.NET、Semantic Kernel、ONNX Runtime 等核心构建块,正在构建一个“开发者友好、企业可信、生态开放”的 AI 开发新范式。它不仅降低了 AI 应用的开发门槛,更重新定义了智能与业务逻辑的融合方式。在 AI 与软件工程深度融合的时代,.NET 正成为构建下一代智能应用的重要基石。
Microsoft Agent Framework 的推出,标志着微软 .NET AI 战略完成了从“连接模型”到“构建智能体”的关键跃迁。它既是对 Semantic Kernel 的继承与升华,更是对 .NET 开发者的一次郑重承诺:在 AI 驱动的软件新时代,C# 与 .NET 不仅不会缺席,还将成为构建可靠、可控、可审计的企业级智能系统的核心力量。
各位数据工程师,你们的预测模型,是用。
Vite 的极速体验不应止步于开发阶段。通过巧妙引入 Worker Threads,我们能够将多核 CPU 的潜力释放到构建流程中,尤其适用于图像处理、代码分析、加密签名等 CPU 密集场景。虽然实现上需关注线程管理与通信开销,但合理的并行化设计往往能带来50% 以上的构建提速,显著改善 CI/CD 效率与开发者体验。未来,随着 Web Containers 与多线程 JavaScript 的演进
摘要: .NET开发者学习AI中间件具有实际价值,但需明确目标定位。ML.NET适合企业级机器学习应用,SemanticKernel是大模型与.NET系统的桥梁,Microsoft Agent Framework支持智能体工程化开发。虽然.NET在AI研究前沿存在滞后,但在企业存量系统智能化改造方面具有独特优势,能实现"无感升级"。建议.NET开发者重点掌握AI能力交付而非算法
在工业自动化场景中,传统的阈值报警仅能处理已发生的故障,无法提前预判设备异常;而基于AI的预测性维护可以通过传感器历史数据提前发现故障隐患,大幅降低停机损失。ML.NET 是微软官方推出的**.NET原生机器学习库**,无需依赖Python环境、无需跨语言调用,可直接集成到WinForm/WPF工控上位机中,完美适配工业现场部署规范。结合前文实战的实时数据流处理能力,本文将实现一套端到端解决方案。
C#上位机部署AI模型,核心不是“选最强大的方案”,而是“选最适配的方案”——工控机的低配置、高稳定性需求,决定了“轻量化”和“部署简单”是选型的首要原则。回顾3种方案:ML.NET:原生、轻量化、零依赖,适合传统ML场景,低配置工控机首选;ONNX Runtime:通用、平衡、易落地,适合深度学习场景,工业落地首选;TensorFlow.NET:强大、灵活、纯C#,适合复杂模型,高配置工控机首选
基于C#+ML.NET的边缘AI预测性维护系统,成功解决了轴承制造企业的设备故障预警痛点,验证了.NET技术栈在工业边缘AI领域的落地可行性。该系统的核心价值在于:以适配工业现场的技术选型为基础,以轻量化、高实时性的架构设计为核心,实现了从“被动修”到“主动防”的维护模式转变,为工业4.0背景下的设备预测性维护提供了可复制的落地方案。
微软推出Microsoft Agent Framework(MAF),标志着.NET AI生态系统从功能集成向代理原生的重大转变。MAF整合了Semantic Kernel的工程优势与AutoGen的研究成果,提供统一的企业级多代理开发平台。其核心创新包括:标准化的LLM接入协议(MEAI)、向量存储抽象(MEVD)、硬件加速计算支持,以及解决"AI健忘症"的持久化状态管理。M
选对框架很重要:SignalR的群组管理、消息路由等特性,省去了大量基础设施代码。如果从头手写WebSocket,这些功能得花几周时间。内存管理是嵌入式永恒的主题:ESP32的RAM限制让我对每一个malloc都格外小心。合理使用PSRAM、避免内存碎片、及时释放资源,这些在PC上不用care的问题,在嵌入式上都是坑。AI辅助编程真香:这次项目中,SignalR C++客户端的移植、消息处理等大量
类型转换:VB.NET需用TryCast/CType显式转换对象类型,比VBA更严格,能避免转换失败导致的插件崩溃;数组与循环:用Length替代UBound获取数组长度,For循环边界需写为“0 To 长度-1”;字符串操作:用.Contains替代InStr做模糊匹配,语法更简洁易懂;异常处理:Try-Catch块建议必加,能捕获错误信息,避免插件无响应且便于排查问题。
MCP协议成为2025年AI领域重要突破,实现了通过自然语言让AI自动识别和使用工具的标准。本文介绍了MCP的交互原理,包括客户端与服务器的通信流程,并以.NET 8平台为例展示了最小实现方案。作者认为当前AI应用都致力于模仿人类思维,但未来必将出现更适合硅基生命的基础设施和技术。文章最后强调保持开放学习态度的重要性,预示着AI技术发展将突破现有框架。
NET 是微软开发的一个免费、开源、跨平台的开发框架。你可以用它来开发各种应用程序。想象一下,你要盖一栋房子。你需要砖头、水泥这些原材料,需要图纸告诉你怎么盖,还需要锤子、铲子等工具。在编程世界里,.NET 就像是一个建筑工具包,里面包含了各种开发工具和运行库。C# 是你写代码用的语言,就像图纸上的符号。.NET 运行时负责让你的程序跑起来,就像工地上指挥工人干活的监工。.NET 可以用来开发网站
用户终端和.NET程序频繁崩溃,发现是火绒安全软件通过系统环境变量APPDOMAIN_MANAGER_ASM和APPDOMAIN_MANAGER_TYPE注入的.NET钩子DLL丢失或损坏所致。诊断显示CLR因无法加载System.Collections.Modle.dll而报错。解决方案包括删除问题环境变量或重新安装火绒软件,并需重启系统。该问题导致Docker安装程序无响应、PowerShel
本文介绍了如何在XAF应用的详细视图中访问和自定义属性编辑器设置。通过创建继承自ObjectViewController的DateEditCalendarController控制器,可以针对Employee对象的Birthday属性进行特定配置。在Blazor项目中,将日期选择器显示模式设置为ScrollPicker;在WinForms项目中,则配置为TouchUI风格的日历视图。文中提供了完整的
本文介绍了如何在列表视图中启用分屏布局功能。通过修改XAF框架中的Model.DesignedDiffs.xafml文件,将Department_ListView节点的MasterDetailMode属性设置为ListViewAndDetailView,即可实现列表视图和详细视图的并排显示。该功能在ASP.NET Core Blazor和Windows Forms应用程序中均可使用,详细视图会根据
摘要:本教程演示如何在Employee详情视图中显示Department.Office嵌套属性。通过模型编辑器打开Employee_DetailView布局,使用"自定义布局"功能添加隐藏的Office属性,并将其拖动到指定位置。同时介绍了ASP.NET Core Blazor应用程序中运行时布局自定义的方法,包括通过右键菜单调出自定义窗口,在对象模型对话框中选择Office属
摘要:本文列举了C#开发中10个常见但隐蔽的错误:1)滥用async/await增加不必要开销;2)忽视IDisposable导致资源泄漏;3)性能敏感场景过度使用LINQ;4)过早抽象导致过度工程;5)忽略DateTime时区问题;6)过度捕获异常掩盖问题;7)混淆值类型和引用类型语义;8)日志缺乏上下文信息;9)Web应用中误用Task.Run;10)忽略CancellationToken导致
NetLogo是一款面向代理的仿真软件,广泛用于社会网络、生态学、经济学等多个领域的仿真建模。NetLogo的核心思想是通过模拟多个独立的代理(agents)及其相互作用来研究复杂系统的行为。NetLogo提供了丰富的图形界面和编程语言支持,使得用户可以方便地创建、运行和分析仿真模型。代理的属性可以通过定义局部变量和全局变量来实现。局部变量:每个代理独有的变量。全局变量:所有代理共享的变量。;定义
本文介绍了一个企业级AI助理系统的升级项目,重点实现了RAG文档处理后台服务。该系统采用分层架构设计,包含文档上传、解析、分割、嵌入和向量存储等完整流程。技术栈包括ASP.NET Core、Semantic Kernel、Qdrant向量数据库等组件,支持多格式文档处理。核心功能包括:1) 文档解析器工厂实现PDF等格式解析;2) 文本分割服务处理语义连贯性;3) 嵌入生成器批量处理文本向量化;4
本文介绍了一个企业级AI助理系统的开发实践,系统采用分层架构设计,包含智能体交互、知识中枢(RAG)和数据分析(NL2SQL)三大核心模块。技术实现上,后端基于ASP.NET Core框架,AI框架选用Semantic Kernel,结合Qdrant向量数据库和PostgreSQL关系型数据库。系统重点实现了RAG知识库管理,包括文档上传、切片处理、向量化存储等全流程,并采用RabbitMQ实现事