CAP – 具有本地持久消息功能的EventBus，用于SOA或微服务架构中的系统集成。 Carter – Carter是一个允许Nancy-esque路由与ASP.Net Core一起使用的库。...Blockchain BTCPayServer – 与Bitpay API兼容的跨平台自托管服务器。 Meadow – 一个集成的以太坊实现和工具套件，专注于Solidity测试和开发。...Giraffe – F＃开发人员的原生功能ASP.NET核心Web框架。 language-ext – C＃功能语言扩展和’Erlang like’并发系统。...reactive-streams-dotnet – .NET的Reactive Streams。...Code提供全面的编辑和调试支持，可扩展性模型以及与现有工具的轻量级集成。 Visual Studio社区 – 面向个人开发人员，开源项目，学术研究，教育和小型专业团队的免费编辑器。
AngleSharp 完全遵循 W3C 规范文件相关的约定和 WHATWG 的参考意见，以确保与常用浏览器行为之间的最大兼容性。...AngleSharp 的生态系统中也包含有一些功能性扩展，例如：集成CSS3渲染器、XPath选择器支持和正处于体验版的JavaScript引擎。...内存大户双人组，注意释放 如果从浏览器核心的角度而言： Chromium 是一套相当完整的浏览器框架，当然这与 AngleSharp 的定位还是不同的。...SignalR 为开发者提供了在 .Net 应用中集成实时通信功能的一种快捷方法。...值得一提的是，sockjs 可以作为 SignalR 的替代方案，但或许与 .Net 的集成度不够优秀。
演员（actor）模型是一个可追溯到早期20世纪70年代的旧概念，但近年来它重新焕发活力，因为它提供了一种易于在大型数据中心或公共云环境中分发，可理解的计算模型。 你问，“可理解的计算模型”做什么？...Akka.NET ActorSystem中的每个actor通常都有一些少量的自包含状态，一些消息处理代码执行其实际工作，以及一些对它经常与之通信的其他actor的引用。演员通过来回传递消息来相互通信。...因此，我们针对优秀的OpenTracing C#库构建了Phobos的跟踪功能，并设计了Zipkin和Jaeger等工具基于OpenTracing绑定的第一方集成。...每次演员发送或接收消息时，我们都会创建一个新的Span，并将跟踪标识符传播到我们在演员之间传递的每条消息中，包括通过网络传递。...在.NET中创建OpenTracing驱动程序 一旦Phobos完全支持OpenTracing，作为我们最终用户的集成点，我们就知道任何拥有内部或第三方跟踪解决方案，但本身不支持OpenTracing的
在开始本文之前，我觉得仍然需要给一些新朋友介绍一下这三个阶段，如图： 第一阶段(图中蓝色)：将集合、数组、或行文本文件转换为java Stream管道流 第二阶段(图中虚线部分)：管道流式数据处理操作，...第三阶段(图中绿色)：管道流结果处理操作，也就是本文的将介绍的核心内容。...二、ForEach和ForEachOrdered 如果我们只是希望将Stream管道流的处理结果打印出来，而不是进行类型转换，我们就可以使用forEach()方法或forEachOrdered()方法。...但是这样就有可能导致管道流中后面的元素先处理，前面的元素后处理，也就是元素的顺序无法保证 forEachOrdered从名字上看就可以理解，虽然在数据处理顺序上可能无法保障，但是forEachOrdered方法可以在元素输出的顺序上保证与元素进入管道流的顺序一致...()); //最终collectToSet 中的元素是:[Monkey, Lion, Giraffe, Lemur]，注意Set会去重。
缺点 没有明确地支持传统的行为体层次结构 没有可用的商业支持 对于我们的口味来说，"通过属性进行配置 "和其他自动魔法还是有点太多了 Akka.Net Akka.Net是来自Java生态系统的Akka...它有一个开源的核心和作为商业插件提供的工具和服务。 为另一个框架的近似移植，Akka.Net带来了原版的所有好主意，但也带来了有争议的设计决定（例如HOCON配置）。...Akka.Net遵循的路线是实现自己的集群机制以及网络协议和序列化（可以交换实现）。...Proto.Actor Proto.Actor是由Akka.Net的创建者创建的一个框架。它吸收了Akka.Net的经验，但同时也将 "不要重新发明轮子 "作为其主要理念。...Dapr以一种与技术无关的方式实现其功能。该框架本身是用Go编写的，但它运行在实际应用的旁边（例如在sidecar容器中），并通过HTTP或gRPC调用与之进行通信。
Limit与Skip管道数据截取 List limitN = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")...CPU核心越多，Stream并行流计算效率越高。...Combiner合并器（可选）：当归约并行化时，或当累加器参数的类型与累加器实现的类型不匹配时，用于合并归约操作的部分结果的函数。...第三阶段(图中绿色)：管道流结果处理操作，也就是本文的将介绍的核心内容。...下面是它的工作原理： 将Map或List等集合类对象转换为Stream对象 使用Streams的sorted()方法对其进行排序 最终将其返回为LinkedHashMap（可以保留排序顺序） sorted
Succinctly Akka.NET 教程 零、简介 一、引言 二、Akka.NET 组件 三、演员介绍 四、使用演员 五、演员生命周期和状态 六、演员的可转换行为 七、演员层次结构 八、演员路径和演员选择...九、监督 十、其他组件 十一、Akka.NET 单元测试 十二、Akka.NET 路由 十三、ASP.NET 核心 的演员 十四、Akka.NET 远程处理 十五、最后的话 Succinctly AppInsight...零、ASP.NET 核心介绍 一、什么是 .NET 核心和 ASP.NET 核心？...二、微软 Web 栈简史 三、入门 .NET 核心 四、ASP.NET 核心基础 五、超越基础：应用框架 六、如何部署 ASP.NET 核心应用 七、用于开发 ASP.NET 核心应用的工具 八、展望未来...：自适应布局、导航和应用的生命周期 二、处理文件：存储、数据库和设置 三、与网络交互 四、在 Windows 商店上发布应用 Succinctly 微软机器人框架教程 零、简介 一、机器人框架概述 二
第一阶段(图中蓝色)：将集合、数组、或行文本文件转换为java Stream管道流 第二阶段(图中虚线部分)：管道流式数据处理操作，处理管道中的每一个元素。...第三阶段(图中绿色)：管道流结果处理操作，也就是本文的将介绍的核心内容。...二、ForEach和ForEachOrdered 如果我们只是希望将Stream管道流的处理结果打印出来，而不是进行类型转换，我们就可以使用forEach()方法或forEachOrdered()方法。...但是这样就有可能导致管道流中后面的元素先处理，前面的元素后处理，也就是元素的顺序无法保证 forEachOrdered从名字上看就可以理解，虽然在数据处理顺序上可能无法保障，但是forEachOrdered方法可以在元素输出的顺序上保证与元素进入管道流的顺序一致...()); //最终collectToSet 中的元素是:[Monkey, Lion, Giraffe, Lemur]，注意Set会去重。
它基于C#开发，提供跨平台支持和模块化设计，允许开发者根据需求自定义集成。BotSharp具备多代理对话管理、任务规划、知识检索等核心功能，并支持多种AI平台的协同工作。...DI是IoC的一种实现，利用构造函数、属性或方法参数注入依赖对象，减少耦合，方便测试与维护。常见的DI方式有构造函数注入、属性注入和方法注入。...过滤器则应用于特定控制器或操作，紧密集成于MVC框架，适合于授权和模型验证等细粒度控制。在代码示例中，分别展示了中间件和过滤器的实现与注册方式。...该项目与Xceed合作，许可证由Apache License变更为Xceed商业使用的付费许可证或非商业使用的免费许可证。...Akka.NET v1.6 路线图和功能 https://petabridge.com/blog/akkadotnet-v1.6-roadmap/ Akka.NET v1.6 路线图。
其实与现有或其它系统集成简直是太麻烦了！！ 数据表都被你定义好了，但是很抱歉，那都不是我想要的啊！！！ 等等。。。 好吧，这些问题确实是导致Membership一直不温不火的原因之一。...与Entity Framework集成，好吧（微软这是捆绑销售么？ 惯用伎俩） 另外，在VS2012或2013中创建一个MVC4.0的Internet程序，就会为你自动添加所有代码！ ...Provider集成 支持面向Clamis的认证 支持社交账号的登录 OWIN 集成 通过NuGet发布来实现快速迭代 瞟一眼好处还真不少，但是至少对于开发者来说，好用，能满足需求，灵活才是王道...Microsoft.AspNet.Identity.Core 名字就已经告诉大家了，这是ASP.NET Identity的核心了，所以主要的功能在这里面。...但是最后别忘了，我们与用户相关的操作实际上是通过Microsoft.AspNet.Identity.Core的 UserManager类来完成的。
项目的核心特征包括智能搜索、高性能、现代化前端界面、稳定可靠的后端以及开源社区驱动。文档上传功能暂时支持 md 或 txt 格式，提供模板引导文档撰写，并介绍了 MasaBlazor 的优势。...Alertmanager 处理和管理告警，与 Prometheus 集成。...用户可以基于 SQLite 或 MySQL 数据库进行部署，设定端口与时间区后，可在本地 3000 端口登录并配置使用。...-3f9a64359990 如何将 Polly v8 与 HttpClientFactory 结合使用。...Akka.NET Actors 中的 Async / Await 与 PipeTo>T> https://petabridge.com/blog/async-await-vs-pipeto/ Akka.NET
数据记录的键值决定了Kafka流和Kafka流中数据的分区，即，如何将数据路由到主题中的特定分区。 应用程序的处理器拓扑通过将其分解为多个任务进行扩展。...您可以启动与输入Kafka主题分区一样多的应用程序线程，以便在应用程序的所有运行实例中，每个线程(或者更确切地说，它运行的任务)至少有一个输入分区要处理。...例如，Kafka Streams DSL在调用有状态操作符(如join()或aggregate())或打开流窗口时自动创建和管理这样的状态存储。...Kafka Streams应用程序中的每个流任务都可以嵌入一个或多个本地状态存储，这些存储可以通过api访问，以存储和查询处理所需的数据。Kafka流为这种本地状态存储提供容错和自动恢复功能。...容错 Kafka流构建于Kafka中本地集成的容错功能之上。Kafka分区是高度可用和复制的;因此，当流数据持久化到Kafka时，即使应用程序失败并需要重新处理它，流数据也是可用的。
Kafka Stream Kafka Streams是一个用于处理和分析数据的客户端库。它先把存储在Kafka中的数据进行处理和分析，然后将最终所得的数据结果回写到Kafka或发送到外部系统去。...此外，由于这个原因，它作为一个轻量级的库可以集成到应用程序中去。这个应用程序可以根据需要独立运行、在应用程序服务器中运行、作为Docker容器，或通过资源管理器（如Mesos）进行操作。...Streams建立在KTables和KStreams的概念之上，这有助于他们提供事件时间处理。 给出一个与Kafka的核心抽象高度集成的处理模型，能够减少流式架构中移动件的总数。...将状态表与事件流完全整合起来，并在单个概念框架中提供这两个东西，这使得Kafka Streams完全成为一个嵌入式的库，而不是流式处理集群（只是Kafka和你的应用程序）。...如果你需要实现一个简单的Kafka的主题到主题的转换、通过关键字对元素进行计数、将另一个主题的数据加载到流上，或者运行聚合或只执行实时处理，那么Kafka Streams适合于你。
Visual Studio要求如下： Visual Studio版本2017年15.9或更高版本 Visual Studio for Mac 7.7或更高版本 Visual Studio Code C＃...新特性 此ASP.NET Core版本的主旨是在构建Web / HTTP API方面提高开发人员的工作效率和平台功能，详情请参考： 与流行的Open API（Swagger）库更好地集成，包括使用代码分析器进行设计时检查...Bootstrap 4和Angular 6的模板更新 ASP.NET Core SignalR的Java客户端 Linux上的HTTP客户端性能提高了60％，Windows上提高了20％ Health Checks集成到...如何将项目迁移到ASP.NET Core 2.2 要将ASP.NET Core项目从2.1迁移到2.2，请打开项目的.csproj文件并将TargetFramework元素的值更改为netcoreapp2.2...如何反馈 请通过https://github.com/aspnet/AspNetCore记录问题向我们提供反馈 。我们期待您的回音！
Cloudera Stream Processing (CSP)提供了高级消息传递，流处理和流分析功能，这些功能由Apache Kafka作为核心流处理引擎提供支持。...CSP现在可以提供企业级的平台服务，通过与Cloudera Manager的集成实现集群管理和监控，与Apache Sentry集成实现基于角色的授权，同时集成一个新的Schema Registry服务以实现数据治理和...如果你使用的是CDH5.13，你需要使用CDK4.1或更高版本。...2.CDH5.13或更高版本，CDH6.3或更高版本。 3.集群必须已经安装Kafka服务CDK4.1或更高版本。...2.2 在MySQL中创建数据库与用户 1.登录到MySQL并创建SMM的数据库与用户。
github.com/openai/DALL-E Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis [2] 将 GAN 和卷积方法的效率与Transformers...在不到 5 分钟的时间内，通过一篇名为 Swin Transformer 的新论文了解如何将 Transformer 架构应用于计算机视觉。...，同时完全保留图片的其余部分，这样我们可以将图片转换成动画…… 代码：https://eulerian.cs.washington.edu/ CVPR 2021 Best Paper Award: GIRAFFE...— Controllable Image Generation [7] 使用修改后的 GAN 架构，他们可以在不影响背景或其他对象的情况下移动图像中的对象！...代码：https://github.com/autonomousvision/giraffe TimeLens: Event-based Video Frame Interpolation [8] TimeLens
本文无意探讨事件源的细节或提倡其用途。您可以在此处阅读有关事件来源和各种折衷方法的更多信息。 Kafka作为事件溯源的支柱 事件源与Apache Kafka相关。...CQRS提供了关注点分离–命令或写端与业务有关；它不关心查询，数据上的不同实例化视图，针对性能的实例化视图的最佳存储等。另一方面，查询或读取端全部与读取访问权限有关。其主要目的是使查询快速高效。 ?...Refactoring an application using event sourcing and CQRS 事件源与CQRS一起工作的方式是使应用程序的一部分在对事件日志或Kafka主题的写入过程中对更新进行建模...运作方式是，将嵌入Kafka Streams库以进行有状态流处理的应用程序的每个实例都托管应用程序状态的子集，建模为状态存储的碎片或分区。状态存储区的分区方式与应用程序的密钥空间相同。...放在一起：零售库存应用 现在让我们以一个例子来说明如何将本文介绍的概念付诸实践-如何使用Kafka和Kafka Streams为应用程序启用事件源和CQRS。 ?
简介 Java Stream函数式编程接口最初是在Java 8中引入的，并且与lambda一起成为Java开发的里程碑式的功能特性，它极大的方便了开放人员处理集合类数据的效率。...管道的功能包括：Filter（过滤）、Map(映射)、sort(排序）等，集合数据通过Java Stream管道处理之后，转化为另一组集合或数据输出。...skip方法与limit方法的使用相反，用于跳过前n个元素，截取从n到末尾的元素。...CPU核心越多，Stream并行流计算效率越高 /** * 并行流 安全（同步锁） */ @Test public void test5() { List listNew...Combiner合并器（可选）：当归约并行化时，或当累加器参数的类型与累加器实现的类型不匹配时，用于合并归约操作的部分结果的函数。
灵活性：Kafka 是一个灵活的平台，可用于广泛的用例，包括实时流处理、消息传递和数据集成。它支持多种客户端库和编程语言，可以轻松与现有系统集成。...这使得 Kafka Streams 能够处理大量数据并提供实时数据处理功能。 Kafka Streams 的另一个优势是与 Kafka 的消息基础设施的整合。...凭借其内置操作符和与 Kafka 消息基础设施的整合，Kafka Streams 是构建实时数据处理应用的强大工具。...Kafka Streams 提供了用于构建交互式查询的高级 API，使开发人员能够使用标准键值存储语义来查询状态存储。该 API 提供了查询特定键或键组的方法，并返回与每个键关联的最新值。...集成测试可以帮助识别与数据流、数据完整性和性能相关的问题。 端到端测试涉及从头到尾测试整个 Kafka Streams 应用程序。
Kafka Streams的门槛非常低：和编写一个普通的Kafka消息处理程序没有太大的差异（得益于Kafka Streams是一个客户端类库且运行只依赖与Kafka环境），可以通过多进程部署来完成扩容...Kafka Streams的一些特点： 被设计成一个简单的、轻量级的客户端类库，能够被集成到任何Java应用中 除了Kafka之外没有任何额外的依赖，利用Kafka的分区模型支持水平扩容和保证顺序性 通过可容错的状态存储实现高效的状态操作...stream processor是processor topology中的节点，代表一个处理步骤：通过接收上游的processor的输入，应用计算逻辑，产生一个或多个输入到下游的processor。...有两种特殊的processor： source processor: 没有上游processor，接收来自一个或多个Kafka Topic的数据，处理并传递到下游的processor sink processor...data record对应topic中的一条消息（message） 数据记录中的keys决定了Kafka和Kafka Streams中数据的分区，即，如何将数据路由到指定的分区 应用的processor
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