influxdb-client-csharp

C#客户端库用于InfluxDB 2.x时序数据库

InfluxDB C#客户端时序数据库数据查询数据写入 Github 开源项目

influxdb-client-csharp是为InfluxDB 2.x设计的C#客户端库。它支持Flux查询语言、数据写入、管理API和LINQ查询。该库提供了简单的接口，便于开发者与InfluxDB交互，实现时序数据的存储、查询和管理。适用于需要在C#项目中集成InfluxDB 2.x的开发人员。

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介绍相关项目

bootsharp - 增强 Web 项目中 .NET C# 应用与库使用便捷性的工具

.NETBootsharpC#GithubTypeScript前端开发开源项目

Bootsharp 是一个增强 Web 项目中 .NET C# 应用与库使用便捷性的工具。它特别适用于后端采用 .NET C# 而前端使用 TypeScript 或 JavaScript 的项目。其主要功能包括高层次的 C# 与 TypeScript 互操作、嵌入单一 ES 模块的二进制文件、浏览器和 JS 运行时支持、生成 C# 接口的绑定和类型。Bootsharp 还支持对象实例互操作、定制化绑定生成，以及 WASM 多线程、AOT 和修剪特性。

rust-rdkafka - 基于Rust的高性能异步Kafka客户端库

Apache KafkaGithubRustlibrdkafkarust-rdkafka开源项目异步

rust-rdkafka是基于librdkafka的Apache Kafka异步客户端库，为Rust提供了安全高效的接口。该库支持消息消费和生产、自动再平衡、主题管理等功能，可处理每秒百万级消息。它实现了至少一次和精确一次语义，并与Tokio无缝集成，适合异步数据处理场景。

metrictank - 高性能、可扩展的多租户时间序列平台

GithubGraphiteMetrictank多租户开源项目数据压缩时序数据库

Metrictank是一个开源的多租户时间序列数据平台，可作为Graphite的后端或替代方案。它采用压缩chunks技术，提供高效的长期存储、检索和处理能力，适用于大规模环境。Metrictank支持多种汇总函数、灵活的租户管理和多种输入选项，能够显著降低系统资源消耗。该平台适合需要处理海量时间序列数据的企业使用。

Hangfire.Redis.StackExchange - Hangfire的高效Redis存储扩展

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Hangfire.Redis.StackExchange是一个开源项目，为Hangfire提供基于StackExchange.Redis的存储方案。它支持Hangfire Batches功能，优化Redis资源利用，并通过Redis前缀实现多Hangfire实例共享数据库。项目提供自定义列表大小选项，并为ASP.NET Core MVC项目集成提供详细指南，包括配置和仪表板实现。

sqlserver-kit - SQL Server资源和工具综合库

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mongodb-generic-repository - MongoDB通用仓储模式实现数据操作简化

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MongoDbGenericRepository是基于MongoDB C# Sharp 2.0驱动的通用仓储实现。该项目提供异步操作、分区集合和索引管理功能，简化MongoDB数据操作。支持自定义文档类型，经过400多个集成测试验证。适用于.NET开发者高效管理MongoDB数据，尤其适合构建可扩展SaaS应用。

client-go - Go语言客户端库助力Istio API资源管理

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作为Istio APIs的Go语言客户端库，client-go简化了Kubernetes集群中Istio资源的管理。兼容Go 1.11+，支持获取最新或特定版本。此库与Istio官方版本保持一致，是操作Istio资源的实用工具。

simple-exec - 简化.NET外部命令执行的轻量级库

.NET库GithubSimpleExec命令执行外部命令开源项目异常处理

SimpleExec是一个用于简化.NET外部命令执行的开源库。它封装了System.Diagnostics.Process，提供简洁的API接口。支持同步和异步执行命令、读取输出，并具备灵活的错误处理机制。适用于.NET 6.0及以上版本，SimpleExec为开发者提供了高效的命令行操作解决方案。

machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署

GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。

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