My.Extensions.Localization.Json 的项目扩展与二次开发
2025-04-28 18:13:40作者:羿妍玫Ivan
项目的基础介绍
My.Extensions.Localization.Json 是一个开源项目,旨在为.NET开发者提供一种简化和优化的本地化解决方案。该项目的核心是扩展.NET的本地化功能,通过使用JSON格式存储本地化资源,使得本地化过程更加灵活和便捷。
项目的核心功能
该项目的核心功能主要包括:
- 支持JSON格式的本地化资源文件。
- 提供了基于JSON文件的资源管理器。
- 允许动态加载和更新本地化资源,而无需重新启动应用程序。
- 支持多种本地化设置和格式。
项目使用了哪些框架或库?
My.Extensions.Localization.Json 项目主要使用了以下框架或库:
- .NET Core:作为开发平台,确保了项目的跨平台兼容性。
- Newtonsoft.Json:用于处理JSON数据的序列化和反序列化。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
My.Extensions.Localization.Json
├── src
│ ├── My.Extensions.Localization.Json
│ │ ├── Localization
│ │ │ ├── JsonStringLocalizer.cs
│ │ │ └── JsonStringLocalizerFactory.cs
│ │ ├── Resources
│ │ │ └── Strings.json
│ │ └── Extensions.cs
│ └── My.Extensions.Localization.Json.Tests
│ └── Localization
│ └── JsonStringLocalizerTests.cs
└── tests
└── My.Extensions.Localization.Json.Tests
My.Extensions.Localization.Json:包含核心的本地化处理逻辑。JsonStringLocalizer:实现了基于JSON的本地化资源管理器。JsonStringLocalizerFactory:用于创建JsonStringLocalizer实例。Strings.json:示例JSON格式的本地化资源文件。My.Extensions.Localization.Json.Tests:包含对核心功能的单元测试。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增强JSON处理能力:可以根据需要集成更强大的JSON处理库,如System.Text.Json,以提供更好的性能和兼容性。
- 支持更多本地化格式:除了JSON,可以扩展项目以支持其他本地化资源格式,如XML或YAML。
- 动态资源加载优化:优化动态加载本地化资源的性能,减少资源加载时间。
- 集成其他本地化工具:考虑与现有的本地化工具和平台集成,如.po文件转换工具,以支持更多场景下的本地化需求。
- 增强错误处理和日志记录:增加详细的错误处理和日志记录,帮助开发者更好地诊断和解决本地化过程中的问题。
- 用户界面集成:开发一个用户友好的界面,用于管理和编辑JSON格式的本地化资源,简化开发者的工作流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
258
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.19 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92