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throw

为.NET 6+提供流畅易用的异常处理

Throw是一个为.NET 6+设计的异常处理库,具有简洁、流畅和可扩展的特点。该库支持多种数据类型验证,包括字符串、集合和日期时间等。开发者可自定义异常消息和类型,实现灵活的异常处理。Throw库通过提供易用的API,有助于提高代码健壮性和可读性,成为.NET开发中进行参数验证的有力工具。

catalyst - 高效跨平台C#自然语言处理库,支持预训练模型与灵活实体识别
CatalystGithubNLP库净标记实体识别开源项目预训练模型
Catalyst 是一个C#自然语言处理库,提供预训练模型、实体识别和高效的二进制序列化支持。兼容.NET Standard 2.0 并跨平台运行,支持Windows、Linux和macOS。具备精准的标记化处理和语言检测功能。其特点包括命名实体识别、词性标注、语言检测、词形还原和FastText嵌入训练。通过简单的NuGet包安装和流式模型存储,支持多线程并行文本处理,适合大规模文本分析需求。
log-process-errors - Node.js进程错误处理的全面优化工具
APIGithubNode.js开源项目异常捕获进程错误错误处理
作为Node.js生态系统中的错误处理工具,log-process-errors致力于简化和增强进程错误管理。它统一处理各类进程错误,包括未捕获异常、未处理Promise、延迟处理Promise和警告。通过提供单一事件处理接口、过滤重复错误、规范化错误格式和实现平稳进程退出,该工具为开发者提供了一个全面的解决方案,有助于提高Node.js应用的健壮性和可调试性。
SuperLinq - LINQ功能增强库 扩展数据处理能力
SuperLinq
SuperLinq是一个开源项目,扩展了LINQ to Objects的功能。它为IEnumerable<T>和IAsyncEnumerable<T>提供额外实用方法,增加了排序、集合操作、过滤和投影等新功能。保持LINQ设计理念的同时,SuperLinq通过NuGet包集成,增强了开发者处理数据序列的能力。
chumsky - 人性化解析库提供强大错误恢复功能
ChumskyGithubRust开源项目组合子解析器错误恢复
Chumsky 是一个专注于错误恢复的解析库。它提供丰富的组合子、通用类型支持和内联 AST 映射。支持递归解析、回溯和嵌套输入,适用于上下文无关文法。Chumsky 在保证高质量错误报告的同时兼顾性能,适合开发领域特定语言和编程语言。
runtime - 强大的跨平台应用开发运行时环境
.NET RuntimeGithubMicrosoft开源项目跨平台软件开发
.NET Runtime 是一个开源的跨平台应用运行时环境。它提供了构建 .NET 运行时、类库和共享主机安装程序的源代码,支持多种操作系统。该项目鼓励社区参与,提供工作流程指南和夜间构建测试。.NET Runtime 注重安全性,设有专门的安全问题报告渠道。作为 .NET Foundation 项目,它采用 MIT 许可证,为开发者提供了高效且灵活的开发基础。.NET Runtime 提供高性能的代码执行环境,支持多种编程语言,具有良好的跨平台兼容性。
workflow-core - 轻量级可嵌入的.NET Standard工作流引擎
.NET StandardGithubWorkflow Core工作流引擎并发开源项目持久化
Workflow Core是一个基于.NET Standard的轻量级工作流引擎,适用于需要跟踪状态的长期多任务流程。它提供流畅的API和JSON/YAML工作流定义,支持可插拔的持久化和并发处理,实现多节点集群。该引擎适用于新用户注册、事务处理等场景,并支持多种持久化选项和搜索功能,有助于构建和管理复杂的业务流程。
trienet - 用于.NET的高性能前缀和子串搜索数据结构库
GithubTrie前缀搜索字符串搜索开源项目性能优化数据结构
trienet是一个为.NET平台开发的字符串搜索库,提供多种Trie数据结构实现。该库支持前缀和子串搜索,适用于实现自动完成和智能感知等功能。trienet包含简单Trie、后缀Trie和Patricia Trie等变体,可根据具体需求选择合适的结构。在大数据集上,trienet比线性搜索更高效,适合开发需要快速字符串查找的应用程序。
atldotnet - 多格式音频元数据处理库 支持统一API接口
ATL .NETGithub开源项目播放列表标签管理音频元数据音频格式
atldotnet是一个开源的.NET音频元数据处理库,支持读写多种音频格式的元数据。它覆盖MP3、FLAC、AAC等常见格式,并扩展到一些视频游戏音频格式。通过统一的API接口,atldotnet可处理ID3、APE等多种标签标准下的标题、艺术家等元数据,同时提供章节、歌词等高级功能。该库采用纯C#实现,无外部依赖,易于集成到.NET项目中。
OnnxStack - 高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态
.NETGithubONNX RuntimeStableDiffusion图像处理开源项目机器学习
OnnxStack为.NET开发者提供了一个便捷的机器学习集成方案。它与ONNX Runtime和Microsoft ML无缝对接,支持Stable Diffusion、图像放大和对象检测等AI模型。开发者可以在.NET环境中直接构建和运行机器学习应用,不再依赖Python。这个框架大大简化了AI开发流程,是.NET生态系统中的一个重要补充。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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