mono

.NET Core 给使用.NET的公司所带来的机遇

筅森魡賤 提交于 2020-10-25 06:30:17
今晚在余晟的微信公众号看到了一篇文章《 从.NET/C#开发的“后继无人”说起: https://mp.weixin.qq.com/s/rO2d0xZ58Z2syqT7AaNT3w 》。 这篇文章以从.NET/C#开发的“后继无人” 引出了推广极客时间的课程 刘超的《趣谈Linux操作系统》,通篇看下来这明显是 刘超的《趣谈Linux操作系统》的软文。 推广无可厚非,但是这种以标题党形式贬低.NET,让几十万的.NETer 蒙羞是一种无耻的操作,何况余晟 是一位小有名气的博主,这篇文章转发在朋友圈,光是这个标题就够有杀伤力的了。这也是我看到这篇文章特别想写一篇短文来表达一下心中的999个伤害。 我也有一个公众号“dotnet跨平台”,其中的主题就是微软在2014年开始开源的.NET Core, 即将在今年发布3.0版本, .NET Core是开源跨平台的.NET ,而且他的兄弟Mono也是开源的,至今已经有17年历史,大名鼎鼎的Unity3d 就是基于Mono。.NET Core/Mono早就可以跨平台运行于Linux/Mac系统之下,而且微软把Linux 作为一等公民对待。目前我就是使用Windows 10作为开发工具,使用.NET Core开发的系统通过容器化运行于k8s 之下。微软的Visual Studio 和Visual Studio Code

[Hei.Captcha] Asp.Net Core 跨平台验证码实现

六月ゝ 毕业季﹏ 提交于 2020-10-24 07:55:31
写在前面 说起来比较丢脸。我们有个手机的验证码发送逻辑需要使用验证码,这块本来项目里面就有验证码绘制逻辑,.Net Framework的,使用的包是 System.Drawing ,我把这验证码绘制逻辑复制到.Net Core的新项目引用对比包 System.Drawing.Common ,windows下面验证码正常,CentOs下面死活不能正常,像这样: (左边为CentOs运行结果,右为Windows) 依赖库检查安装; 字体检查安装; 逻辑检查; 折腾了一天多放弃了,决定重新写。 我看了市面上的各种验证码,使用第三方的,免费的都有很多限制,并随时有可能开始收费(用户量上去后就收费,俗称“养猪”); 有些比较大平台的已经开始收费或者即将收费(无可厚非,不点名); 视野有限,没有都一一了解到,如果有免费的,限制又比较少的,使用体验不错的第三方验证码,欢迎留言~~ 综上,我决定自己绘制 选择图片绘制库 GitHub上面我看到比较多星的是: SixLabors / ImageSharp dlemstra / Magick.NET mono / SkiaSharp 综合考虑后选择了:ImageSharp 官方文档:https://sixlabors.github.io/docs/ 成果 Hei.Captcha 一个.net core,跨平台的验证码生成工具包,基于ImageSharp

Reactor 3 (3): 创建Publisher之Flux

早过忘川 提交于 2020-10-23 19:27:32
创建Flux 上一篇介绍了Mono,mono表示0 1的序列,flux用来表示0 N个元素序列,mono是flux的简化版,flux可以用来表示流 因为是表示连续序列Flux和Mono的创建方法,有些不同,下面是flux的一些创建方法: just():可以指定序列中包含的全部元素。 range(): 可以用来创建连续数值 empty():创建一个不包含任何元素。 error(Throwable error):创建一个只包含错误消息的序列。 fromIterable(): 通过迭代器创建如list,set fromStream(): 通过流创建 fromArray(T[]): 通过列表创建 如 String[], Integer[] merge(): 通过将两个flux合并得到新的flux interval(): 每隔一段时间生成一个数字,从1开始递增 如下为创建flux示例: @Test public void flux ( ) throws InterruptedException { Flux < Integer > intFlux = Flux . just ( 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ) ; Flux < Integer > rangeFlux = Flux . range ( 6 , 4 ) ; // 以6开始,取4个值:6,7,8,9 Flux .

Reactor 3 (2): 创建Publisher之Mono

徘徊边缘 提交于 2020-10-22 10:15:36
Reactor中的Publisher Reactor中有两种Publisher:Flux和Mono,其中Flux用来表示0 N个元素的异步序列,Mono用来表示0 1个元素的异步序列,相对于Flux而言Mono更简单一些。 创建Mono reactor中的mono可以通过一些方法创建,常用方法如下: just():可以指定序列中包含的全部元素。 empty():创建一个不包含任何元素。 error(Throwable error):创建一个只包含错误消息的序列。 fromCallable()、fromCompletionStage()、fromFuture()、fromRunnable()和 fromSupplier():分别从 Callable、CompletionStage、CompletableFuture、Runnable 和 Supplier 中创建 Mono。 delay(Duration duration):创建一个 Mono 序列,在指定的延迟时间之后,产生数字 0 作为唯一值。 ignoreElements(Publisher source):创建一个 Mono 序列,忽略作为源的 Publisher 中的所有元素,只产生结束消息。 justOrEmpty(Optional<? extends T> data)和 justOrEmpty(T data):从一个

3分钟就能掌握的视频/音频优化技巧!

情到浓时终转凉″ 提交于 2020-10-20 09:52:42
节前,我们已经将【性能黑榜】上的Top10规则均做了详细的解读(可戳文末相关链接回顾)。 无论是大家在开发时的疏忽,还是相关知识点的缺失,这些问题的积累最终都会反映到项目的性能表现上。 为此,我们将这些规则曝光出来,并且以一个个知识点的形式逐一解读。 今天,我们来继续剖析 【UWA本地资源检测】 中和音频视频相关的规则。我们将力图以浅显易懂的表达,让职场萌新或优化萌新深入理解。 1、未使用Streaming加载的长音频 这里我们先了解一下Unity里音频加载的三种方式: Decompress On Load 音频文件以压缩形式存储在磁盘上,加载时直接解压放到内存中。这种方式在内存占用上没有优势,但在后续播放时对CPU的计算需求是最小的。一般来讲这种方式更适用于短小的音频。 Compressed In Memory 音频文件以压缩形式存放在内存里,使用时再解压。这意味着会有更多的CPU开销,但是在加载速度和内存占用上具有优势。这种情况适用于大型音频文件。 Streaming 音频文件存放在磁盘中,加载时循环以下操作:“从磁盘读取一部分,解压到内存中,播放,卸载”。这种方式在内存占用上相较而言是最小的,但在CPU的消耗上是最不具优势的。 而在音频的实际运用中,背景音乐的使用是普遍存在的。几乎所有游戏都会使用BGM以增强对游戏氛围和环境的渲染。结合以上关于音频加载方式的描述可以看出

关于dotnet跨平台 和 移动开发&人工智能 微信公众号

爱⌒轻易说出口 提交于 2020-10-15 19:55:06
dotNET跨平台 《dotNET跨平台》是国内首个以.NET程序员、技术文化、新闻为主题的公众号,拥有超过6万读者。在这里你可以谈微软.NET,Mono的跨平台开发技术,也可以谈谈其他的跨平台技术。在这里可以让你的.NET项目有新的思路,不局限于微软的技术栈,横跨Windows,Linux主流平台。 移动开发和人工智能 专注于微软.NET技术的机器学习和移动开发资讯,致力于AI技术民主化,平民化。 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4408225/blog/4336077

综述|视觉与惯导,视觉与深度学习SLAM

℡╲_俬逩灬. 提交于 2020-10-12 01:46:06
点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 SLAM包含了两个主要的任务:定位与构图,在移动机器人或者自动驾驶中,这是一个十分重要的问题:机器人要精确的移动,就必须要有一个环境的地图,那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。 本系列文章主要分成四个部分: 在第一部分中,将介绍Lidar SLAM,包括Lidar传感器,开源Lidar SLAM系统,Lidar中的深度学习以及挑战和未来。 第二部分重点介绍了Visual SLAM,包括相机传感器,不同稠密SLAM的开源视觉SLAM系统。 第三部分介绍视觉惯性里程法SLAM,视觉SLAM中的深度学习以及未来。 第四部分中,将介绍激光雷达与视觉的融合。 视觉SLAM的稳定性是一项技术挑战。因为基于单目的视觉SLAM需要初始化、尺度的不确定性和尺度漂移等问题[1]。尽管立体相机和RGB-D相机可以解决初始化和缩放的问题,但也存在一些不容忽视的问题,如运动速度快、视角小、计算量大、遮挡、特征丢失、动态场景和光照变换等。针对以上这些问题传感器的融合方案逐渐流行起来,IMU与相机融合的视觉里程计成为研究热点。 视觉与惯导 论文[2][3][4]是比较早期对VIO进行的一些研究。[5][6]给出了视觉惯导里程计的数学证明。而论文[7]则使用捆集约束算法对VIO进行稳健初始化。特别是tango[8]、Dyson 360

编程类最强字体 FiraCode

∥☆過路亽.° 提交于 2020-10-09 04:56:05
最开始是微软的那个Consolas, 然后是jetbrain的mono, 现在完全转到了fira 别问, 问就是装逼 https://github.com/tonsky/FiraCode 下载链接 https://github.com/tonsky/FiraCode/releases/download/5.2/Fira_Code_v5.2.zip 或者下载后全选安装即可 windows 10安装 choco install firacode mac安装 brew tap homebrew/cask-fonts brew cask install font-fira-code vscode使用 "editor.fontFamily": "'Fira Code', 'JetBrains Mono', Consolas, 'Courier New', monospace", "editor.fontLigatures": true, 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/ahaoboy/blog/4550645