小老鼠
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  • 星降

    星降

    2025-10-08 13:57:01
    C#中如何实现数据库的批量插入操作?高效方法是什么?
    使用SqlBulkCopy可高效批量插入数据,通过DataTable填充数据并调用WriteToServer方法,结合列映射与连接管理,实现SQLServer的快速导入。
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  • 月夜之吻

    月夜之吻

    2025-10-08 14:06:02
    .NET 中的 SIMD 指令如何加速数值计算?
    .NET中的SIMD支持通过System.Numerics.Vector利用CPU的宽寄存器并行处理多个数据,提升数值计算性能。运行时自动探测SSE、AVX等指令集支持,选择最优实现,无需汇编编程。使用Vector或Vector可在单条指令中同时执行多个加法、乘法等操作,适用于数组逐元素运算、矩阵计算、图像处理等密集型场景。典型应用如数组相加时,主循环按向量长度(Vector.Count,通常为4或8)批量处理,剩余元素用标量循环完成。内存对齐由.NET自动优化,开发者无需手动管理。适用条件包括
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  • 星降

    星降

    2025-10-08 14:30:01
    ASP.NET Core 中的端点过滤器如何拦截请求?
    端点过滤器在路由匹配后、执行前拦截请求,通过实现EndpointFilter或使用委托,可验证、修改或阻止特定端点的请求。
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  • 小老鼠

    小老鼠

    2025-10-08 14:32:02
    C#的锁机制在多线程桌面开发中怎么用?
    C#锁机制用于多线程下保障数据安全,如lock关键字、Mutex、Semaphore、ReaderWriterLockSlim等,分别适用于线程同步、跨进程同步、资源访问限流和读写分离场景,配合Interlocked、Concurrent集合等可提升并发性能。
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  • 星降

    星降

    2025-10-08 14:54:02
    C# 中的 Span 如何提升性能?
    Span通过避免内存复制和减少GC压力显著提升性能,它提供统一接口访问栈、堆或本机内存,支持零拷贝切片操作,如解析字符串字段时不创建临时对象;利用ReadOnlySpan可优化只读场景的字符串处理,延迟分配并降低开销,在热路径中替代传统Substring或数组拷贝能极大提高效率。
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  • 煙雲

    煙雲

    2025-10-08 14:58:02
    Discuz数据库如何优化?慢查询怎么解决?
    首先应开启慢查询日志,通过分析高频与耗时SQL定位瓶颈,再针对性优化索引与SQL语句,结合InnoDB引擎调优、合理配置缓冲池及连接数,并启用Redis缓存减轻数据库压力,定期维护表结构与清理无用数据,持续监控QPS、TPS等指标,确保Discuz在高并发下稳定高效运行。
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  • 幻夢星雲

    幻夢星雲

    2025-10-08 15:35:01
    微服务中的领域模型隔离如何实现?
    领域模型隔离需通过数据库独立、模型封装、契约通信和事件驱动实现。1.各服务独享数据库,禁跨库访问;2.内部领域对象不暴露,API使用DTO转换;3.服务间基于接口契约通信,避免共享模型库;4.状态同步通过领域事件实现最终一致性,杜绝分布式事务。
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  • 星降

    星降

    2025-10-08 15:39:01
    Discuz模板是什么?模板文件如何修改?
    Discuz模板是定义论坛页面外观的HTML文件集合,含特殊标签替换动态内容,存放于/template/当前风格目录/下,如forum/forumdisplay.html控制版块页;修改时需备份,通过后台或FTP编辑.html文件,保留{xxx}变量,修改后更新缓存;建议创建新风格避免升级覆盖,注意语法正确并清除缓存验证效果。
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  • 畫卷琴夢

    畫卷琴夢

    2025-10-08 15:39:02
    XML路径表达式怎么写?XPath语法详解。
    XPath是一种用于在XML文档中定位节点的查询语言,通过路径表达式导航元素、属性等。使用/从根节点开始,//匹配任意位置节点,.表示当前节点,..表示父节点;可选取元素(*)、属性(@)、文本(text())等;谓语[]用于过滤,如索引、属性值或条件判断;结合轴(如child::、parent::)和函数(如contains()、starts-with())可实现复杂查询,适用于爬虫、配置解析等场景。
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  • 月夜之吻

    月夜之吻

    2025-10-08 15:44:01
    如何使用 ML.NET 为微服务添加机器学习功能?
    明确业务场景并准备数据,如用户行为分类、订单预测等,确保结构化数据来源清晰;2.使用ML.NET的MLContext构建训练管道,定义数据结构与算法,训练二分类或回归模型;3.保存模型至文件并在微服务启动时加载,通过PredictionEngine实现实时预测;4.将模型推理集成到API中,结合后台任务定期重训,支持版本控制与输入验证,实现智能化微服务。
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