Code Maze 指南:C 和 .NET 核心知识库
项目介绍
Code Maze 指南 是一个专注于简化和实用主义的博客资源库,旨在提供易于理解的文章,适合所有层次的开发者。该仓库主要关注 C# 和 .NET(Core)技术栈,特别是Web开发和应用程序领域。Code Maze不仅强调采用最新技术和最佳实践,还深入探讨.NET Core应用的全生命周期管理。通过手把手的指导和对主题本质的关注,这个博客提供了独特的学习体验。
项目快速启动
要快速启动并运行Code Maze中的任何一个示例项目,你需要先确保本地安装了 .NET SDK。
步骤1:克隆仓库
在终端或命令提示符中运行以下命令来克隆项目:
git clone https://github.com/CodeMazeBlog/CodeMazeGuides.git
步骤2:构建与运行
进入你感兴趣的任何特定项目目录,例如aspnetcore-webapi,然后执行以下命令来构建项目:
cd CodeMazeGuides/aspnetcore-webapi
dotnet build
之后,你可以通过下面的命令运行项目:
dotnet run
你的API服务现在应该已经启动,并且可以在浏览器或Postman等工具中通过指定端口访问。
应用案例和最佳实践
Code Maze提供的指南覆盖了广泛的主题,从基础如C#基本话题到高级的设计模式、机器学习应用、以及微服务架构等。每个主题都通过实际代码例子来展示,遵循最佳实践,比如使用依赖注入、异步编程和性能优化等。例如,在设计API时推荐使用clean architecture,确保代码的可维护性和扩展性。
典型生态项目
Code Maze的仓库不仅仅是一系列孤立的示例,它们共同构成了一个丰富的.NET生态系统教学平台。其中,.NET Microservices和ASP.NET Core Web API的相关部分特别值得注意,这些部分展示了如何构建健壮的后端服务,利用Docker容器化,实施CI/CD流程,这些都是现代软件开发的关键组件。
为了深化理解和应用,Code Maze还提供了课程和书籍,例如“终极ASP.NET Core WEB API”和“Blazor WebAssembly”视频课程,这些资源进一步丰富了学习路径。
通过跟随上述步骤和利用Code Maze提供的丰富资源,开发者可以迅速掌握C#和.NET相关技术,实现高效的项目开发和最佳实践的应用。记住,实践是最好的老师,动手尝试每一个示例是进步的关键。
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
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
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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).Dockerfile015
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- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00