有时做项目时遇到了一个棘手问题:需要写一个计算器方法,有时候计算两个数的和,有时候是三个数,有时候可能是十几个数...
传统做法需要写N个重载方法:
C#public int Sum(int a, int b) => a + b;
public int Sum(int a, int b, int c) => a + b + c;
public int Sum(int a, int b, int c, int d) => a + b + c + d;
// 无穷无尽...
这样写代码,累死程序员! 今天就来分享一个C#神器——params关键字,让你一行代码搞定所有情况,写出更优雅的代码!
params是C#中的一个强大特性,它允许方法接受可变数量的参数,让方法调用变得极其灵活。
C#namespace AppParams
{
internal class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 调用方式 - 超级灵活!
PrintNumbers(1, 2, 3); // 直接传递参数
PrintNumbers(new int[] { 1, 2, 3 }); // 传递数组
PrintNumbers(); // 不传参数也可以
}
private static void PrintNumbers(params int[] numbers)
{
foreach (var num in numbers)
{
Console.Write($"{num} ");
}
Console.WriteLine();
}
}
}

在数字化时代,屏幕录制工具已成为教育培训、软件演示和内容创作的必备工具。本文将详细讲解如何使用C#开发一款功能完善的屏幕录制工具,从界面设计到核心功能实现,一步步带您构建自己的屏幕捕获应用。
我们将开发一个Windows窗体应用程序,具备以下核心功能:
开发此应用需要以下环境和工具:
首先,创建一个Windows窗体应用程序,并通过NuGet包管理器安装SharpAvi库:
PowerShellInstall-Package SharpAvi
一个直观的用户界面对于屏幕录制工具至关重要。我们的界面包含以下关键元素:
在当今数字化时代,语音识别技术已经成为人机交互的重要组成部分。OpenAI推出的Whisper模型以其卓越的多语言语音识别能力,正在revolutionizing语音转文字领域。本文将详细介绍如何在C#项目中集成Whisper,实现高精度的语音转文字功能。
Whisper是OpenAI开发的一个开源语音识别模型,具有以下特点:
对于需要离线处理或者对隐私有更高要求的场景,可以使用Whisper.net库在本地运行Whisper模型。
安装Whisper.net NuGet包:
Bashdotnet add package Whisper.net dotnet add package Whisper.net.Runtime dotnet add NAudio

Markdownhttps://huggingface.co/sandrohanea/whisper.net/tree/main/classic
C#using Whisper.net.Ggml;
using Whisper.net;
using NAudio.Wave;
namespace AppWhisper
{
internal class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
// 模型路径
string modelPath = "D:\\Models\\ggml-medium.bin";
// 检查模型文件是否存在,不存在则下载
if (!File.Exists(modelPath))
{
Console.WriteLine("下载Whisper模型中...");
// 下载medium模型,适合大多数场景
using var modelStream = await WhisperGgmlDownloader.GetGgmlModelAsync(GgmlType.Medium);
using var fileWriter = File.OpenWrite(modelPath);
await modelStream.CopyToAsync(fileWriter);
}
try
{
// 指定要转录的音频文件
string audioFilePath = "Recording.mp3";
if (Path.GetExtension(audioFilePath).ToLower() == ".mp3")
{
// 如果是MP3文件,则先转换为WAV格式
audioFilePath = ConvertMp3ToWav(audioFilePath);
}
Console.WriteLine("加载Whisper模型...");
// 初始化Whisper处理器
using var whisperFactory = WhisperFactory.FromPath(modelPath);
// 创建Whisper处理器实例,可以配置处理参数
using var processor = whisperFactory.CreateBuilder()
.WithLanguage("zh") // 设置语言为中文
//.WithTranslate
.WithSingleSegment()
.WithPrintSpecialTokens()
.WithPrintProgress()
.WithPrintResults()
.Build();
Console.WriteLine("开始处理音频文件...");
// 打开音频文件
using var audioFileStream = File.OpenRead(audioFilePath);
// 执行处理并获取分段结果
var results = processor.ProcessAsync(audioFileStream);
// 创建用于保存结果的文件
using var writer = new StreamWriter("transcription_local.txt");
// 处理并保存每个分段的结果
await foreach (var segment in results)
{
string text = segment.Text;
Console.WriteLine($"[{segment.Start}->{segment.End}]: {text}");
await writer.WriteLineAsync($"[{segment.Start:hh\\:mm\\:ss\\.fff} -> {segment.End:hh\\:mm\\:ss\\.fff}]: {text}");
}
Console.WriteLine("处理完成!结果已保存到 transcription_local.txt");
Console.ReadKey();
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"发生错误:{ex.Message}");
}
}
// 将MP3转换为WAV格式
public static string ConvertMp3ToWav(string mp3FilePath)
{
string wavFilePath = Path.ChangeExtension(mp3FilePath, ".wav");
using (var reader = new Mp3FileReader(mp3FilePath))
{
WaveFormat format = new WaveFormat(16000, 16, 1); // 16kHz, 16bit, 单声道
using (var converter = new MediaFoundationResampler(reader, format))
{
WaveFileWriter.CreateWaveFile(wavFilePath, converter);
}
}
return wavFilePath;
}
}
}

MessagePack 是一种高效的二进制序列化格式,特别适合于 C# 开发。与 JSON 和其他序列化格式相比,MessagePack 提供了更快的序列化和反序列化速度,适用于游戏、分布式计算和微服务等应用场景。本文将详细介绍如何在 C# 中使用 MessagePack,包括安装、基本用法和性能优化。
MessagePack 可以通过 NuGet 安装。打开你的项目,使用以下命令安装 MessagePack 包:
BashInstall-Package MessagePack

要使用 MessagePack 序列化自定义类型,首先需要定义一个类,并使用 [MessagePackObject] 属性标记它。类的属性需要使用 [Key] 属性标记,以指定序列化时的键。
C#using MessagePack;
[MessagePackObject]
public class Sample
{
[Key(0)]
public int Id { get; set; }
[Key(1)]
public string Name { get; set; }
}
【导读】随着多核处理器成为主流,并行编程已成为提升应用性能的关键技术。本文深入介绍C#中的PLINQ(并行LINQ)技术,通过丰富的代码示例和详细解析,帮助开发者掌握这一强大的并行数据处理工具。无论你是初学者还是有经验的开发者,都能从中获益。
PLINQ(Parallel LINQ)是.NET Framework提供的并行数据处理库,它是LINQ(Language Integrated Query,语言集成查询)的并行扩展版本。PLINQ能够自动将数据处理操作分配到多个CPU核心上执行,充分利用现代多核处理器的计算能力,大幅提升数据处理性能。
将普通LINQ查询转换为并行查询非常简单,只需添加.AsParallel()方法调用:
C#namespace AppPLinq
{
internal class Program
{
static void Main(string[] args)
{
int[] numbers = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };
// 普通LINQ查询
var normalQuery = numbers.Where(n => n % 2 == 0).Select(n => n * n);
// PLINQ并行查询 - 仅添加AsParallel()方法
var parallelQuery = numbers.AsParallel()
.Where(n => n % 2 == 0)
.Select(n => n * n);
foreach (var item in parallelQuery)
{
Console.WriteLine(item);
}
Console.ReadKey();
}
}
}
