推荐:ASP.NET Core的`System.Web`适配器
在当今的软件开发世界中,迁移旧有代码库至最新的框架是不可避免的任务。这正是System.Web适配器项目为ASP.NET开发者带来的福音。这个创新性项目旨在帮助您轻松地从基于System.Web.dll的ASP.NET项目过渡到ASP.NET Core,允许大规模、渐进式的迁移策略。
项目介绍
System.Web适配器提供了一套集合,包括Microsoft.AspNetCore.SystemWebAdapters、Microsoft.AspNetCore.SystemWebAdapters.CoreServices、Microsoft.AspNetCore.SystemWebAdapters.FrameworkServices以及Microsoft.AspNetCore.SystemWebAdapters.Abstractions。这些适配器旨在复用System.Web.dll的部分API,并将其实现为Microsoft.AspNetCore.Http类型,以实现无缝的跨平台兼容性。项目的目标是为大型、逐步的ASP.NET到ASP.NET Core迁移过程提供支持。
项目技术分析
该项目的核心在于它的适配层,它允许开发者在不彻底重构整个应用的情况下,逐渐引入ASP.NET Core的新特性。适配器提供了与System.Web.dll相类似的功能,如会话管理和HTTP上下文处理,但它们是基于ASP.NET Core构建的。这使得开发者能够在保持现有代码结构的同时,利用ASP.NET Core的高性能和可扩展性。
应用场景
此项目适用于那些希望逐步迁移到ASP.NET Core的大型企业级应用。例如,你可以先将部分服务或中间件替换为ASP.NET Core版本,然后逐步更新控制器和视图,直到完全脱离System.Web。这种分阶段的方式降低了迁移的风险,同时允许团队持续交付新功能。
项目特点
- 渐进式迁移:你可以按照自己的节奏和需求,逐个组件或模块地迁移到ASP.NET Core。
- API兼容:适配器提供了与
System.Web.dll类似的API接口,减少了代码更改的需求。 - 多平台支持:支持.NET 6.0、.NET Standard 2.0和.NET Framework 4.7.2,确保跨平台兼容性。
- 性能优化:设计时考虑了性能,以减少不必要的数据拷贝和GC分配。
- 文档丰富:详细的指南和示例,协助开发者快速上手和理解。
要开始体验,请参考项目提供的入门教程,并根据说明配置你的项目。记住,安全问题是首要考虑的,如果你发现了任何安全问题或bug,可以通过电子邮件向Microsoft Security Response Center报告。
System.Web适配器项目致力于让升级之旅变得更简单,让开发者可以专注于创新,而不是技术债务。现在,就是加入这个旅程的最佳时机!
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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