GoogleAnalyticsTracker 技术文档
1. 安装指南
GoogleAnalyticsTracker 是一个用于从 C# 跟踪 Google Analytics 的库。根据您的应用程序类型,您可以通过 NuGet 包来安装它。
对于不需要框架集成的任何应用程序类型(控制台、WPF、WinForms 等),请使用以下 NuGet 包:
GoogleAnalyticsTracker.Simple
对于 ASP.NET Core 应用程序,请使用以下 NuGet 包:
GoogleAnalyticsTracker.AspNetCore
您可以通过 NuGet 包管理器控制台或NuGet命令行工具来安装这些包。
2. 项目的使用说明
GoogleAnalyticsTracker 允许您直接从 C# 跟踪特定 URL。例如,当使用 ASP.NET MVC 框架创建 API 时,GoogleAnalyticsTracker 可以通过直接调用 Google Analytics 来跟踪 API 使用情况。
请注意,要使 GoogleAnalyticsTracker 正常工作,您应将 Google Analytics 配置为网站。如果 Google Analytics 帐户被配置为应用程序,这个库将无法工作。
Example usage - GoogleAnalyticsTracker.Simple
在代码中,无论您想跟踪哪些页面视图,都可以添加以下结构:
using (var tracker = new SimpleTracker("UA-XXXXXX-XX", simpleTrackerEnvironment))
{
await tracker.TrackPageViewAsync("我的 API - 创建", "api/create");
await tracker.TrackPageViewAsync("我的 API - 列表", "api/list");
}
或者,不使用 using 语句:
var tracker = new SimpleTracker("UA-XXXXXX-XX", simpleTrackerEnvironment);
await tracker.TrackPageViewAsync("我的 API - 创建", "api/create");
Example usage - GoogleAnalyticsTracker.AspNetCore
安装 GoogleAnalyticsTracker.AspNetCore 包,并在启动类中注册 GoogleAnalyticsTracker:
public class Startup
{
public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
// ...
services.AddGoogleAnalyticsTracker(options =>
{
options.TrackerId = "UA-XXXXXX-XX";
options.ShouldTrackRequestInMiddleware = TrackRequests.Yes;
});
}
public void Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env)
{
app.UseGoogleAnalyticsTracker();
// ...
}
}
这将自动跟踪发送到您的应用程序的所有请求。
如果您想要控制跟踪请求:
- 设置
options.ShouldTrackRequestInMiddleware = TrackRequests.No;选项以禁用自动跟踪。 - 将
[TrackPageView]或[TrackEvent]属性添加到您的操作。
[TrackPageView] 将在 Google Analytics 中跟踪页面视图,而 [TrackEvent] 跟踪事件。
如果需要自定义跟踪,可以将 AspNetCoreTracker 注入到您的控制器中,并直接使用跟踪方法。
3. 项目API使用文档
GoogleAnalyticsTracker API 包含以下主要功能:
TrackPageViewAsync:异步跟踪页面视图。TrackEventAsync:异步跟踪事件。
您可以通过创建 SimpleTracker 或 AspNetCoreTracker 实例并调用这些方法来使用它们。
4. 项目安装方式
项目的安装方式如安装指南部分所述,通过 NuGet 包管理器进行安装。具体命令取决于您的项目类型和需求:
对于不需要框架集成的应用程序:
Install-Package GoogleAnalyticsTracker.Simple
对于 ASP.NET Core 应用程序:
Install-Package GoogleAnalyticsTracker.AspNetCore
请确保您的项目已正确设置并能够使用 NuGet 包。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00