LinqAF 项目教程
2024-10-09 12:02:46作者:舒璇辛Bertina
1. 项目介绍
LinqAF 是一个低分配的 LINQ-to-Objects 重新实现项目,旨在通过一些可疑的技术手段减少 LINQ 操作的内存分配。该项目的目标是与 LINQ-to-Objects 保持“类型推断兼容”,这意味着如果你的 LINQ 代码中没有显式的类型名称,LinqAF 很可能会无缝工作。
LinqAF 通过使用结构体和 C# 的鸭子类型特性来实现零分配操作,从而优化了 LINQ 操作的性能。尽管 LinqAF 在某些情况下可能不是 LINQ-to-Objects 的直接替代品,但它提供了一种在特定场景下减少内存分配的解决方案。
2. 项目快速启动
安装
首先,通过 NuGet 安装 LinqAF:
dotnet add package LinqAF
使用示例
以下是一个简单的使用示例,展示了如何使用 LinqAF 进行基本的 LINQ 操作:
using System;
using LinqAF;
class Program
{
static void Main()
{
var range = Enumerable.Range(0, 100);
var expanded = range.SelectMany(x => new[] { x, x * 2 });
var reversed = expanded.Reverse();
var asString = reversed.Select(y => y.ToString());
foreach (var str in asString)
{
Console.WriteLine(str);
}
}
}
注意事项
- LinqAF 的每个操作返回不同的类型,因此在某些情况下可能需要使用
AsEnumerable()或Box()方法来兼容现有代码。 - LinqAF 的 DLL 文件大小约为 26MB,因此在引入项目时需要谨慎考虑。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
LinqAF 特别适用于以下场景:
- 内存敏感的应用:在内存受限的环境中,LinqAF 的低分配特性可以显著减少内存使用。
- 高性能计算:在需要频繁进行 LINQ 操作的场景中,LinqAF 可以提供更好的性能。
最佳实践
- 避免显式类型声明:尽量使用
var关键字来避免显式类型声明,以确保代码与 LinqAF 兼容。 - 使用
AsEnumerable()或Box():在需要与现有代码兼容的情况下,使用AsEnumerable()或Box()方法来转换 LinqAF 的返回类型。 - 直接使用方法而非 LINQ 查询关键字:直接调用 LINQ 方法可以更清晰地看到中间对象和委托的分配情况。
4. 典型生态项目
LinqAF 作为一个专注于 LINQ 性能优化的项目,与其他一些开源项目可以形成良好的生态系统:
- BenchmarkDotNet:用于性能测试和基准测试,可以帮助你评估 LinqAF 在不同场景下的性能表现。
- Roslyn:C# 编译器的开源实现,可以与 LinqAF 结合使用,进行更深层次的代码优化。
- .NET Core:LinqAF 可以在 .NET Core 环境中运行,与 .NET Core 的其他高性能组件形成互补。
通过结合这些生态项目,可以进一步提升 LinqAF 的应用效果和性能表现。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.17 K
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++
685
324
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
678
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
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
343
146