WPF MaterialDesign 示例开源项目介绍
Hello all , 我又回来了
这次我们真是开始来聊聊开源项目里,小而有用的模块或者组件的开发思想。
同时,软件已经更新到1.60的版本了,支持新用户注册,可以不再使用统一的test账户了。
您可以通过以下路径进行下载:
1、在GitHub上fellow一下项目,下载到本地,生成一下,即可获取最新版程序。
2、本地是beta v0.5版本的用户可以直接在程序右上角点击更新
3、最后给非微软系开发者的是以下的压缩包,直接解压即可使用。
如果你还不知道是什么软件,可以查看这篇博文:
【WPF MaterialDesign 示例开源项目】 Work Time Manager
今天,我们聊聊客户端的日志组件。
我也不知道说组件合不合适,反正就是属于软件一部分并且可以被重复利用的小模块我称之为组件。
这次的日志类就是很典型的一个组件,日志有很多特点;
1、会被使用在软件的任意一个地方
2、随时都会被调用
3、使用率极高
4、频繁的io操作
在我刚刚接触c#的时候,就使用过了Log4net,但是,那时候就萌生的想法是,我一个程序可能也才几m大小,一个日志组件就比上我一个主程序了,这明显是不合适的。
于是两年前还没有毕业的我着手做了自己的第一个日志组件。
【.net】创建属于自己的log组件——改进版
基础的思想还是好的,包括:线程,阻塞,资源竞争等都做了一定的考虑。
俗话说初生牛犊不怕虎,啥也不太知道的自己就这么开干了。
写了第一版通过开线程来做的日志组件。
可是,毕竟年轻,问题还是显而易见的。一秒打100条就不行了。
于是在我重新着手c#开发的时候,抽了点时间,来了一次重构。
using System;using System.Collections;using System.IO;using System.Text;using System.Threading;using System.Windows.Threading;namespace Helper {public static class LogHelper {private static readonly Queue LogQueue = new Queue();private static bool _isStreamClose = true;private static bool _isThreadBegin = false;private static StreamWriter _fileStreamWriter;private static readonly string fileName =@"BugLog.txt";static int _intervalTime = 10000;// 10sstatic System.Timers.Timer _timer = new System.Timers.Timer(_intervalTime);/// <summary>/// 添加日志队列/// </summary>/// <param name="message"></param>public static void AddLog(string message) {string logContent = $"[{DateTime.Now:yyyy-MM-dd hh:mm:ss}] =>{message}"; LogQueue.Enqueue(logContent);if (!_isThreadBegin) { BeginThread(); } }public static void AddLog(Exception ex) {var logContent = $"[{DateTime.Now:yyyy-MM-dd hh:mm:ss}]错误发生在:{ex.Source},\r\n 内容:{ex.Message}"; logContent += $"\r\n 跟踪:{ex.StackTrace}"; LogQueue.Enqueue(logContent);if (!_isThreadBegin) { BeginThread(); } }/// <summary>/// 读取日志队列的一条数据/// </summary>/// <returns></returns>private static object GetLog() {return LogQueue.Dequeue(); }/// <summary>/// 开启定时查询线程/// </summary>public static void BeginThread() { _isThreadBegin = true;//实例化Timer类,设置间隔时间为10000毫秒; _timer.Interval = _intervalTime; _timer.Elapsed += SetLog;//到达时间的时候执行事件; _timer.AutoReset = true;//设置是执行一次(false)还是一直执行(true); _timer.Enabled = true; }/// <summary>/// 写入日志/// </summary>private static void SetLog(object source, System.Timers.ElapsedEventArgs e) {if (LogQueue.Count == 0) {if (_isStreamClose) return; _fileStreamWriter.Flush(); _fileStreamWriter.Close(); _isStreamClose = true;return; }if (_isStreamClose) { Isexist();string errLogFilePath = Environment.CurrentDirectory + @"\Log\" + fileName.Trim();if (!File.Exists(errLogFilePath)) { FileStream fs1 = new FileStream(errLogFilePath, FileMode.Create, FileAccess.Write); _fileStreamWriter = new StreamWriter(fs1); }else{ _fileStreamWriter = new StreamWriter(errLogFilePath, true); } _isStreamClose = false; }var strLog = new StringBuilder();var onceTime = 50;var lineNum = LogQueue.Count > onceTime ? onceTime : LogQueue.Count;for (var i = 0; i < lineNum; i++) { strLog.AppendLine(GetLog().ToString()); } _fileStreamWriter.WriteLine(strLog.ToString()); }/// <summary>/// 判断是否存在日志文件/// </summary>private static void Isexist() {string path = Environment.CurrentDirectory + @"\Log\";if (!File.Exists(path)) { Directory.CreateDirectory(path); } } } }
代码没有第三方组件的应用,直接把这个文件复制即可使用。
现在暂时没有对一些特殊情况做处理,例如日志文件被占用、软件临时关闭,以及队列触发时间和批量写入个数等考虑,这只是一个最基础的demo,
当然,如果你想知道后续的改进方法,可以关注该项目的GitHub 。
当然,期待你们更好的建议,大家一起学习,你有好的想法,自己又不想写,我来帮你实现!
Atas ialah kandungan terperinci WPF MaterialDesign 示例开源项目介绍. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Anotasi teks ialah kerja label atau teg yang sepadan dengan kandungan tertentu dalam teks. Tujuan utamanya adalah untuk memberikan maklumat tambahan kepada teks untuk analisis dan pemprosesan yang lebih mendalam, terutamanya dalam bidang kecerdasan buatan. Anotasi teks adalah penting untuk tugas pembelajaran mesin yang diawasi dalam aplikasi kecerdasan buatan. Ia digunakan untuk melatih model AI untuk membantu memahami maklumat teks bahasa semula jadi dengan lebih tepat dan meningkatkan prestasi tugasan seperti klasifikasi teks, analisis sentimen dan terjemahan bahasa. Melalui anotasi teks, kami boleh mengajar model AI untuk mengenali entiti dalam teks, memahami konteks dan membuat ramalan yang tepat apabila data baharu yang serupa muncul. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi teks sumber terbuka yang lebih baik. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

Teorem terakhir Fermat, akan ditakluki oleh AI? Dan bahagian yang paling bermakna dari keseluruhannya ialah Teorem Terakhir Fermat, yang akan diselesaikan oleh AI, dengan tepat untuk membuktikan bahawa AI tidak berguna. Suatu ketika dahulu, matematik tergolong dalam alam kecerdasan manusia yang tulen kini, wilayah ini dihuraikan dan diinjak oleh algoritma canggih. Imej Teorem Terakhir Fermat ialah teka-teki "terkenal" yang telah membingungkan ahli matematik selama berabad-abad. Ia telah terbukti pada tahun 1993, dan kini ahli matematik mempunyai rancangan besar: untuk mencipta semula bukti menggunakan komputer. Mereka berharap bahawa sebarang ralat logik dalam versi bukti ini boleh disemak oleh komputer. Alamat projek: https://github.com/riccardobrasca/flt

Tajuk: Ketahui lebih lanjut tentang PyCharm: Cara yang cekap untuk memadamkan projek Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa dan fleksibel, telah digemari oleh semakin ramai pembangun. Dalam pembangunan projek Python, adalah penting untuk memilih persekitaran pembangunan bersepadu yang cekap. Sebagai persekitaran pembangunan bersepadu yang berkuasa, PyCharm menyediakan pembangun Python dengan banyak fungsi dan alatan yang mudah, termasuk memadamkan direktori projek dengan cepat dan cekap. Berikut akan memberi tumpuan kepada cara menggunakan padam dalam PyCharm

PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu Python yang berkuasa yang menyediakan pelbagai alatan pembangunan dan konfigurasi persekitaran, membolehkan pembangun menulis dan menyahpepijat kod dengan lebih cekap. Dalam proses menggunakan PyCharm untuk pembangunan projek Python, kadangkala kita perlu membungkus projek ke dalam fail EXE boleh laku untuk dijalankan pada komputer yang tidak mempunyai persekitaran Python yang dipasang. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PyCharm untuk menukar projek kepada fail EXE boleh laku dan memberikan contoh kod khusus. kepala

Teknologi pengesanan dan pengecaman muka adalah teknologi yang agak matang dan digunakan secara meluas. Pada masa ini, bahasa aplikasi Internet yang paling banyak digunakan ialah JS Melaksanakan pengesanan muka dan pengecaman pada bahagian hadapan Web mempunyai kelebihan dan kekurangan berbanding dengan pengecaman muka bahagian belakang. Kelebihan termasuk mengurangkan interaksi rangkaian dan pengecaman masa nyata, yang sangat memendekkan masa menunggu pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna termasuk: terhad oleh saiz model, ketepatannya juga terhad. Bagaimana untuk menggunakan js untuk melaksanakan pengesanan muka di web? Untuk melaksanakan pengecaman muka di Web, anda perlu biasa dengan bahasa dan teknologi pengaturcaraan yang berkaitan, seperti JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, dll. Pada masa yang sama, anda juga perlu menguasai visi komputer yang berkaitan dan teknologi kecerdasan buatan. Perlu diingat bahawa kerana reka bentuk bahagian Web

Izinkan saya memperkenalkan kepada anda projek sumber terbuka AIGC terkini-AnimagineXL3.1. Projek ini adalah lelaran terkini model teks-ke-imej bertema anime, yang bertujuan untuk menyediakan pengguna pengalaman penjanaan imej anime yang lebih optimum dan berkuasa. Dalam AnimagineXL3.1, pasukan pembangunan menumpukan pada mengoptimumkan beberapa aspek utama untuk memastikan model mencapai tahap prestasi dan kefungsian yang baharu. Pertama, mereka mengembangkan data latihan untuk memasukkan bukan sahaja data watak permainan daripada versi sebelumnya, tetapi juga data daripada banyak siri anime terkenal lain ke dalam set latihan. Langkah ini memperkayakan pangkalan pengetahuan model, membolehkannya memahami pelbagai gaya dan watak anime dengan lebih lengkap. AnimagineXL3.1 memperkenalkan set teg khas dan estetika baharu

SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.
