企业官网建设流程全解析

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4.0及以上版本。项目在Gitee和GitHub上开源鼓励用户参与和支持。该系统的设计旨在现代化桌面应用程序提升开发效率与质量。Visual Studio 2026 上手体验AI 懂你、界面清爽、协作无缝https://www.cnblogs.com/1312mn/p/19224792微软发布的Visual Studio 2026具备深度AI集成优化开发流程。它自动提供建议、简化编码提升开发效率。解决方案加载速度大幅提升界面设计更清晰用户体验好。新支持的.NET 10和C# 14功能使得项目创建更快捷无需额外配置。集成的Git和DevOps工具让协作更加顺畅调试能力明显增强AI助力快速定位问题。此外兼容性的增强也便于用户迁移。整体来看VS 2026实现了效率和体验双重提升。C# 14 新功能全面解析提升生产力与性能的革命性更新https://www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/19237152本文深入分析了C# 14的核心特性包括扩展成员、字段关键词和空条件赋值。这些新特性提升了开发者的生产力减少了样板代码增强了灵活性。扩展成员允许在不修改类型的情况下添加属性和方法字段关键词简化了属性逻辑而空条件赋值则实现了更安全的链式操作。此外C# 14支持将事件和构造函数的逻辑拆分优化大型项目的代码组织。这些改进展示了C#语言的持续发展和对开发者需求的高度关注。实践笔记IIS URL Rewrite ARR 实现 ASP.NET Core 蓝绿部署https://www.cnblogs.com/munanwang/p/19234857本文探讨了如何在 Windows Server IIS 环境下实施 ASP.NET Core 应用的蓝绿部署确保用户访问不中断。首先介绍了 URL 重写模块和 ARR 的概念并说明它们在请求分发中的作用。接着分析了部署结构包括创建三个站点Switch、Blue 和 Green以实现流量切换和版本更新。文中详细描述了环境准备步骤包括安装和配置 URL Rewrite 与 ARR。最后通过示例演示了蓝绿部署的实际应用和效果。开源 .NET 工作流引擎 可视化设计轻松搞定 OA/CRM/ERP 开发https://www.cnblogs.com/1312mn/p/19234585该文章介绍了一款基于.NET的全浏览器兼容工作流引擎旨在解决企业信息化建设中的审批流程复杂和系统开发周期长的问题。平台由经验丰富的团队研发支持多种数据库具有可视化设计、模块化架构和权限管理等功能。核心模块包括流程设计器、组织架构管理和表单设计器具备跨浏览器兼容性适应各种业务场景。采用异步处理等技术保障高性能和稳定性适合大型企业。提供完整源代码和开发文档便于用户快速上手。C#/.NET/.NET Core技术前沿周刊 | 第 61 期(2025年11.10-11.16)https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/19229884此文章主要介绍C#/.NET/.NET Core领域的最新动态和资源涵盖技术分享、会议信息和学习指南。提到.NET Conf China 2025大会将聚焦性能、AI和跨平台开发提供开发者实战洞见。DotNetGuide知识库记录了C#/.NET相关技术资料支持学习与工作。文章还宣布.NET 10的正式发布强调整体性能与安全性。最后介绍了基于.NET 8的模块化微服务框架及WPF UI组件库。这些内容实现了技术与实践的结合。.NET项目中如何快速的集成飞书APIhttps://www.cnblogs.com/mudtools/p/19245855本文介绍了飞书API的集成和管理特别是如何在.NET项目中使用Mud.Feishu组件。Mud.Feishu为.NET开发者提供了简化的编程接口支持飞书的用户、部门和消息管理等核心功能。组件基于ASP.NET Core开发内置令牌管理、重试机制和异常处理减少开发复杂性。文中详细比较了Mud.Feishu与原生SDK的优劣强调了其在开发效率、安全性和可读性等方面的优势同时介绍了主要的第三方库依赖和组件特性力求提升开发者的使用体验。对 .NET FileSystemWatcher引发内存碎片化的 反思https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/19251728本文探讨FileSystemWatcher引发的内存碎片化问题特别是reloadOnChangetrue的影响。分析表明在高频率读取配置时内存使用量显著增加导致2.2G内存被占用。通过windbg检测发现Free区占用1.39GFileSystemWatcher实例多达1290个。此现象并非传统的reloadOnChange导致而是代码设计上的问题。深度调试揭示了ConfigurationRoot类的内部工作提供了有效的技术参考。此文为未来类似问题提供了有价值的解决思路。AI 时代.NET 开发者是向左还是向右https://www.cnblogs.com/sheng-jie/p/19259396在AI时代.NET开发者面临着选择LangChain与MAF的技术抉择。LangChain是一个成熟的Python生态框架拥有丰富的集成和活跃的社区。其优势在于快速原型开发和企业客户的成功案例但也存在性能瓶颈和生态碎片化的问题。MAF是微软最新发布的.NET框架专注于企业级智能体开发。它融合了AutoGen和Semantic Kernel体现了微软的AI战略。两者各有优劣开发者需结合自身需求形成选择。此决策不仅关乎技术还影响职业发展。有趣的便签网站-使用Sdcb.WordCloud生成词云图https://www.cnblogs.com/ZYPLJ/p/19232405本文介绍了一个便签网站的开发利用Sdcb.WordCloud库生成词云。作者总结了网站的使用情况提到收到大量评论并分享了更新记录。前端设计简洁以词云图作为页面主要功能。后端使用.NET框架遇到在Linux环境下生成词云图的依赖问题。此外提供了关键代码示例描述了如何处理文本并生成词频统计为用户展示高频词。文章内容易于理解结合实际案例适合对Web开发和词云图感兴趣的读者。MAF快速入门(1)化繁为简的Agent创建范式https://www.cnblogs.com/edisontalk/p/-/quick-start-on-maf-chatper01MAF(Microsoft Agent Framework)是微软推出的智能体开发框架支持.NET和Python整合了Semantic Kernel和AutoGen的优点。MAF将为.NET开发团队提供快速进入AI Agent开发的机会。AI Agent通过LLM处理输入并生成响应适用于非结构化任务的自主决策应用。工作流则管理复杂进程涉及多个AI Agent和系统交互。文中提供了创建.NET控制台项目的步骤包括组件包安装和配置文件加载适合开发者快速上手。WPF 为ContextMenu使用Fluent风格的亚克力材质特效https://www.cnblogs.com/TwilightLemon/p/19241723文章详细介绍了Fluent WPF的窗口样式、Popup和ToolTip特效以及ScrollViewer的实现。通过示例代码说明了ContextMenu和MenuItem的结构和样式适配解决了旧版模板无法满足新需求的问题。文章强调了ContextMenu的Popup支持Acrylic材质的重要性并提供了实现和样式调整的具体方法和思路。还通过GitHub提供了相应的Demo项目内容技术深入且具有实用性有助于开发者提升WPF应用的界面效果和用户体验。RAGDemo — 一个学习示例(Demo)https://www.cnblogs.com/donpangpang/p/19245338RAGDemo是一个轻量级演示项目用于在本地使用ONNX模型进行嵌入生成与向量检索。项目主要目标是学习与快速试验不建议直接用于生产环境。项目提供了示例代码演示如何运行一个端到端的小型RAG流程用户可在此基础上扩展。使用前需确认模型与tokenizer的兼容性。演示中包含代码关键点与命令行功能。若要优化并推向生产建议替换向量存储为成熟后端并增加并发与安全措施。C#AI系列(1):深度学习项目构建及实战TensorFlow准备篇https://www.cnblogs.com/luojin765/p/19247539该文章介绍如何在C# .NET项目中实现AI组件重点强调了将AI模块编译至项目中的优势如降低集成成本和提高维护效率。文章讨论了深度学习技术提供了TensorFlow.Net和TorchSharp两种框架的比较并详细说明了创建人工神经网络(ANN)的步骤包括环境配置、数据准备及核心代码。最后强调了使用TensorFlow.Net的简单性同时提到其开源特性和必要的NuGet包。整体内容直观易懂适合希望结合C#与深度学习的开发者。DotMemory系列5. 如何实现自动化抓取和应用自托管https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/19236466本文探讨了如何在 dotmemory 软件中实现内存快照的自动化抓取。首先介绍了通过代码控制快照的时机以便避免手动操作。通过示例代码展示了如何在特定时刻自动化调用 MemoryProfiler.GetSnapshot 方法。接着讨论了如何实现自托管通过 DotMemory.Init 和配置自动下载 Console of DotMemory并生成跟踪文件。全程不需要人工干预并提供了多个快照的生成实例。整体上文章为实现内存分析提供了实用的方法和清晰的代码示例。在.Net项目的EFCore的Code First 模式中如何实现默认部分字段添加索引https://www.cnblogs.com/net-kevin-li/p/19244968该文章详细介绍了如何在.NET 8中通过Fluent API为实体类指定索引包括单字段、复合索引及使用注解的方法。内容涵盖了索引命名、批量添加索引、包含非键字段及设置筛选条件等技术细节适合需要构建微服务及后端架构的开发者。使用情景实用且建议代码示例清晰易懂。.NETAI | MEAI | Function Calling 基础(3)https://www.cnblogs.com/sheng-jie/p/19254368Function Calling 是使大模型能够识别用户意图并返回结构化调用指令的功能。它解决了大模型无法获取实时数据或执行具体操作的问题。通过 Function Calling大模型可以与外部工具连接扩展应用功能。其工作流程包括用户提问、模型识别意图、返回调用参数、应用执行函数和生成最终回复。通过具体案例如查询天气文章详细说明了如何实现这一流程强调工具列表、函数用途和参数定义的重要性。使用.NET 8 与飞书API构建组织架构同步服务https://www.cnblogs.com/mudtools/p/19255641本文探讨了在.NET生态下实现飞书API集成的挑战和解决方案。现代企业内部管理系统依赖.NET技术栈但存在员工信息数据不一致的问题导致安全隐患和报表不准确。为了解决这些痛点提出了统一身份认证和自动化运维的解决方案。文中推荐使用Mud.Feishu SDK以提高开发效率减少手动操作并提供类型安全和异常处理。最后提供了.NET项目配置示例展示了如何在应用中集成飞书API。.NETAI | MEAI | Function Caling 实操(4)https://www.cnblogs.com/sheng-jie/p/19258453本文讨论了如何将 .NET 与人工智能技术结合实现在智能助理中调用后端工具的功能。通过注册工具中间件使得 ChatOptions 能够自动处理请求简化了与API的交互。文章详细介绍了智能助手的应用场景及其价值并列出了快速上手的步骤包括获取 ChatClient、注册工具、启用中间件及配置对话。由于提供了可执行的代码示例读者能够快速理解和实施这些功能。Microsoft将.NET Aspire 改成了Aspirehttps://www.cnblogs.com/shanyou/p/19261156Microsoft 在 .NET Conf 2025 上发布了 Aspire 13这是其最大规模的分布式应用开发框架更新。该框架去掉了“.NET”名称以反映更广泛的语言支持。Aspire 13 改进了自动化支持 Python 和 JavaScript提升了 AI 集成并优化开发者工作流程。使用 Aspire开发者可以定义和监控多语言服务AI助手能够实时查询应用数据。新命令 aspire do 取代传统部署脚本支持并行构建和自定义自动化。Aspire CLI 现可快速创建全栈应用提升开发效率和可追溯性。Microsoft 认为此版本是实现跨语言智能开发的重要一步。OpenCVSharp使用MOG进行运动物体识别https://www.cnblogs.com/mingupupu/p/19231151本文详细介绍了运动物体检测在计算机视觉中的应用特别是使用OpenCVSharp中的MOG算法。MOG算法通过建立多个高斯分布模型对像素进行背景建模有效处理动态背景干扰。文章展示了WPF应用程序的MVVM模式实现包括视频路径、图像显示、处理状态等属性。主要实现中使用VideoCapture获取视频信息并使用MOG算法和形态学操作处理前景掩码提升检测效果。整体内容通俗易懂适合开发者学习和实践。DotMemory系列4. 如何分析进程的转储文件https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/19231280本文探讨了对进程采集 snapshot 文件面临的挑战尤其是在医疗和金融等严格环境中如何使用 dump 文件进行线下分析。作者演示了内存分配的代码展示了程序在分配大量数组后占用了 1.7G 的内存。通过 dotmemory 工具分析 dump 文件作者强调了大文件分析时可能遇到的内存不足问题以及观察 .NET 应用的内存使用情况的重要性。该文章为理解内存管理提供了实践指导并突出了生态集成的必要性。C#AI系列(2):深度学习项目构建及实战TorchSharp准备篇https://www.cnblogs.com/luojin765/p/19253994TorchSharp是一个基于.NET的深度学习库提供C#/F# API类似于PyTorch。它支持张量运算、自动求导和模型构建等功能。文章描述如何使用TorchSharp进行向量分类的神经网络训练与预测准备工作包括安装所需组件TorchSharp和TorchSharp-cpu。核心代码展示了如何生成随机数据以区分圆内外的点以及准备训练集。该库与TensorFlow相比有不同的写法和使用习惯。NetCoreKevin-DDD-微服务-现代化Saas企业级-WebAPI-前后端分离架构https://www.cnblogs.com/net-kevin-li/p/19242513NetCoreKevin是一个基于.NET 8的DDD和微服务架构的Web API项目旨在提供可复用和模块化的平台。项目集成了身份认证、分布式系统、多租户、任务调度、实时通信和AI等功能。它支持Redis和内存缓存含有Quartz自动任务调度和RabbitMQ。项目结构包含多层服务例如授权服务、仓储层和API接口并使用EFCore实现数据库操作。项目还支持Docker部署和单元测试。整体系统设计强调模块化和高可扩展性适合现代化SaaS企业级开发。OpenCVSharp使用三种不同的局部二值化算法https://www.cnblogs.com/mingupupu/p/19242151局部二值化是一种将灰度图像转换为二值图像的图像处理技术。与全局二值化不同它基于每个像素的局部区域特征动态计算阈值。该技术实现了多个算法如Niblack、Sauvola和Nick。实际应用中Sauvola通常是首选。通过OpenCVSharp这三种算法的实现相对简单主要通过CvXImgProc.NiblackThreshold()方法调用。结果显示这些自适应阈值化方法能够更有效地处理光照不均匀的图像。Serilog 日志库简单实践(三)集中式日志与分析平台 Sinks(.net8)https://www.cnblogs.com/hnzhengfy/p/19188548/Serilog_AnalysisPlantform本文介绍了 Serilog 的各种 Sinks尤其集中式日志与分析平台的使用。重点讨论了 Seq、Elasticsearch、Splunk、Datadog 和 New Relic。这些 Sinks 适用于处理结构化日志提供不同平台的特点和适用场景。尤其强调了 Seq 对 .NET 的优化Elastic 作为多语言解决方案Datadog 适合云环境Splunk 适合金融等合规需求。文章通过表格总结了各 Sinks 的类型、用户和场景提供了实用的指南。整体内容条理清晰实用性强。话题Ix.NET v7.0.NET 10 和 LINQ for IAsyncEnumerable | 恩津https://endjin.com/blog/2025/11/ix-v7-dotnet-10-linq-iasyncenumerableTUnit — 为什么我花了两年时间构建一个新的.NET测试框架https://medium.com/thomhurst/tunit-why-i-spent-2-years-building-a-new-net-testing-framework-86efaec0b8b8NPGSQL 10.0 发布说明 | Npgsql 文档https://www.npgsql.org/doc/release-notes/10.0.htmlVisual Studio – 为现代开发速度打造 - Visual Studio 博客https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/visual-studio-built-for-the-speed-of-modern-development/ReSharper 和 Rider 2025.3.0.3全新更新集发布 | .NET 工具博客https://blog.jetbrains.com/dotnet/2025/11/27/resharper-and-rider-2025-3-0-3/.NET 代理现代化日即将到来 - .NET 博客https://devblogs.microsoft.com/dotnet/dotnet-day-on-agentic-modernization-coming-soon/Akka.NET 最严重的安全漏洞——以及如何修复https://petabridge.com/blog/akka-net-tls-vulnerability/发布• App-vNext/Polly[1]• 8.6.5[2]• aws/aws-sdk-net[3]• 3.7.1171.0[4]、3.7.1172.0[5]、3.7.1173。 0[6] 3.7.1174.0[7] 4.0.139.0[8] 4.0.140.0[9] 4.0.141.0[10] 4.0.142.0[11]• Azure/azure-cosmos-dotnet-v3[12]• 3.55.0[13] 3.56.0[14]• Azure/azure-sdk-for-net[15]• Azure.ResourceManager.Datadog_1.0.0[16] Azure.ResourceManager.Dynatrace_ 1.2.0[17] Azure.ResourceManager.NetApp_1.14. 0[18]Azure.ResourceManager.Resources_1.11。 2[19]• CommunityToolkit/Aspire[20]• v13.0.0[21]• DataDog/dd-trace-dotnet[22]• v3.32.0[23]• dotnet/aspire[24]• v13.0.1[25]• microsoft/CsWin32[26]• v0.3.253[27] v0.3.257[28]• NPGSQL/NPGSQL[29]• v10.0.0[30]• 开放遥测/开放遥测点网贡献[31]• Instrumentation.AspNet-1.14.0[32]• spectreconsole/spectre.console[33]• 0.53.1[34]• unoplatform/uno[35]• 6.4.185[36]文章、幻灯片及更多内容我希望在C#中拥有的符号和语言规范——Qiita。https://qiita.com/hqf00342/items/6395245d7e321b8dd396使用 Oracle Entity Framework Core 10 在生产环境中部署应用https://medium.com/oracledevs/announcing-oracle-entity-framework-core-10-595fd4d1e984使用 Agent Framework 构建 MCP 服务器https://zenn.dev/microsoft/articles/agentframework-mcp-01在.NET Conf 2025会议中吸引我注意的内容以及我想重点关注的内容https://zenn.dev/suusanex/articles/ca25cda12bc150用读卡器读取 C# - Qiitahttps://qiita.com/saten/items/5b5541226b9a5ffb6320通过主机追踪探索.NET启动进程https://andrewlock.net/exploring-the-dotnet-boot-process-via-host-tracing/ASP.NET WebAPI 中的 OnActionExecuting “什么时候”有效https://zenn.dev/nexta_/articles/1c3311a0020decTypedSql──关于“滥用”C#类型系统作为查询引擎的故事 - Qiitahttps://qiita.com/hez2010/items/2936d7441c61df5a628a诗大语言模型时代的图书馆设计让LLM易于使用更好所以我改变了政策哭泣不止https://zenn.dev/jtechjapan_pub/articles/c11c81bae36746WPF / CommunityToolkit.Mvvm利用 IMessenger - Qiitahttps://qiita.com/Noriyuki1203/items/fc132aba3e873b2adb13使用 C# 中的 IFileDialog(例如打开文件的对话)https://zenn.dev/shinta0806/articles/ifiledialog-cs[C# 14 新功能] 扩展块https://zenn.dev/peacockanderson/articles/1246b49fc58e10从代理框架呼叫Copilot Studio的定制代理没成功https://zenn.dev/microsoft/articles/agentframework-copilotstudio-01⚔️ C#任务——破解模式匹配之谜https://zenn.dev/plusone/articles/25aa4accde604b利用反重力实现测试从Windows Forms迁移到Blazor混合并验证行为 - Qiitahttps://qiita.com/RYA234/items/2f07fe7fc5ea46a5715c持久代理调用长时间 - Microsoft 代理框架(C#)第15部分https://zenn.dev/microsoft/articles/agent-framework-015用持久代理关闭静态变量访问 - Microsoft 代理框架(C#)第16部分https://zenn.dev/microsoft/articles/agent-framework-016学习新工作流程1 - Microsoft代理框架(C#)第18部分https://zenn.dev/microsoft/articles/agent-framework-018使用提示模板引擎 - Microsoft Agent Framework (C#) 第17部分https://zenn.dev/microsoft/articles/agent-framework-017将代理暴露为 API - Microsoft 代理框架(C#)第19部分https://zenn.dev/microsoft/articles/agent-framework-019深度潜航。 NET解读词典 - Qiitahttps://qiita.com/felis_silv/items/a03d49ec15fcd7674cd2深度潜航。 NET破译队列 - Qiitahttps://qiita.com/felis_silv/items/b5340109bcf087d04ea4深度潜航。 破译 NETList - Qiitahttps://qiita.com/felis_silv/items/10dd17ad720c039a7d69今日人物斯科特1932年10月11日生于美国[37]加利福尼亚州[38]在加州大学伯克利分校[39]获得学士[40]学位以后进入普林斯顿大学[41]研究生院学习与迈克尔·拉宾[42]一起师从阿隆佐·邱奇[43]1958年取得博士[44]学位。他先后在芝加哥大学[45]、加州大学伯克利分校[46]、斯坦福大学[47]、荷兰的阿姆斯特丹大学[48]、普林斯顿大学[49]和英国牛津大学[50]等学府任教。1981年被卡内基梅隆大学[51]聘为计算机科学、数理逻辑和哲学教授。1959年拉宾和达纳·斯科特共同发表了“有限自动机与其判定性问题”(Finite Automata and Their Decision Problems)的论文提出了非确定自动机的观点。他们也因此获得了1976年的图灵奖并做“逻辑与程序设计语言”(logic and Programming Language)的演讲。图灵奖的引文是因他们的合著论文“有限自动机与其判定性问题”。论文中引入了非确定自动机的概念被证明是(计算理论科学研究中的)一个非常重要的概念。拉宾和斯科特的这篇经典论文成为了这个领域后续研究的源泉。[1][52]C# .NET 交流群相信大家在开发中经常会遇到一些性能问题苦于没有有效的工具去发现性能瓶颈或者是发现瓶颈以后不知道该如何优化。之前一直有读者朋友询问有没有技术交流群但是由于各种原因一直都没创建现在很高兴的在这里宣布我创建了一个专门交流.NET 性能优化经验的群组主题包括但不限于• 如何找到.NET 性能瓶颈如使用 APM、dotnet tools 等工具• .NET 框架底层原理的实现如垃圾回收器、JIT 等等• 如何编写高性能的.NET 代码哪些地方存在性能陷阱希望能有更多志同道合朋友加入分享一些工作中遇到的.NET 问题和宝贵的分析优化经验。**目前一群已满现在开放二群。**可以加我 vx我拉你进群:ls1075另外也创建了QQ Group: 687779078欢迎大家加入。引用链接[1]App-vNext/Polly:https://github.com/App-vNext/Polly[2]8.6.5:https://github.com/App-vNext/Polly/releases/tag/8.6.5[3]aws/aws-sdk-net:https://github.com/aws/aws-sdk-net[4]3.7.1171.0:https://github.com/aws/aws-sdk-net/releases/tag/3.7.1171.0[5]3.7.1172.0:https://github.com/aws/aws-sdk-net/releases/tag/3.7.1172.0[6]3.7.1173。 0:https://github.com/aws/aws-sdk-net/releases/tag/3.7.1173.0[7]3.7.1174.0:https://github.com/aws/aws-sdk-net/releases/tag/3.7.1174.0[8]4.0.139.0:https://github.com/aws/aws-sdk-net/releases/tag/4.0.139.0[9]4.0.140.0:https://github.com/aws/aws-sdk-net/releases/tag/4.0.140.0[10]4.0.141.0:https://github.com/aws/aws-sdk-net/releases/tag/4.0.141.0[11]4.0.142.0:https://github.com/aws/aws-sdk-net/releases/tag/4.0.142.0[12]Azure/azure-cosmos-dotnet-v3:https://github.com/Azure/azure-cosmos-dotnet-v3[13]3.55.0:https://github.com/Azure/azure-cosmos-dotnet-v3/releases/tag/3.55.0[14]3.56.0:https://github.com/Azure/azure-cosmos-dotnet-v3/releases/tag/3.56.0[15]Azure/azure-sdk-for-net:https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net[16]Azure.ResourceManager.Datadog_1.0.0:https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/releases/tag/Azure.ResourceManager.Datadog_1.0.0[17]Azure.ResourceManager.Dynatrace_ 1.2.0:https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/releases/tag/Azure.ResourceManager.Dynatrace_1.2.0[18]Azure.ResourceManager.NetApp_1.14. 0:https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/releases/tag/Azure.ResourceManager.NetApp_1.14.0[19]Azure.ResourceManager.Resources_1.11。 2:https://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/releases/tag/Azure.ResourceManager.Resources_1.11.2[20]CommunityToolkit/Aspire:https://github.com/CommunityToolkit/Aspire[21]v13.0.0:https://github.com/CommunityToolkit/Aspire/releases/tag/v13.0.0[22]DataDog/dd-trace-dotnet:https://github.com/DataDog/dd-trace-dotnet[23]v3.32.0:https://github.com/DataDog/dd-trace-dotnet/releases/tag/v3.32.0[24]dotnet/aspire:https://github.com/dotnet/aspire[25]v13.0.1:https://github.com/dotnet/aspire/releases/tag/v13.0.1[26]microsoft/CsWin32:https://github.com/microsoft/CsWin32[27]v0.3.253:https://github.com/microsoft/CsWin32/releases/tag/v0.3.253[28]v0.3.257:https://github.com/microsoft/CsWin32/releases/tag/v0.3.257[29]NPGSQL/NPGSQL:https://github.com/npgsql/npgsql[30]v10.0.0:https://github.com/npgsql/npgsql/releases/tag/v10.0.0[31]开放遥测/开放遥测点网贡献:https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-dotnet-contrib[32]Instrumentation.AspNet-1.14.0:https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-dotnet-contrib/releases/tag/Instrumentation.AspNet-1.14.0[33]spectreconsole/spectre.console:https://github.com/spectreconsole/spectre.console[34]0.53.1:https://github.com/spectreconsole/spectre.console/releases/tag/0.53.1[35]unoplatform/uno:https://github.com/unoplatform/uno[36]6.4.185:https://github.com/unoplatform/uno/releases/tag/6.4.185[37]美国:https://zh.wikipedia.org/wiki/美国[38]加利福尼亚州:https://zh.wikipedia.org/wiki/加利福尼亚州[39]加州大学伯克利分校:https://zh.wikipedia.org/wiki/加州大学伯克利分校[40]学士:https://zh.wikipedia.org/wiki/学士[41]普林斯顿大学:https://zh.wikipedia.org/wiki/普林斯顿大学[42]迈克尔·拉宾:https://zh.wikipedia.org/wiki/迈克尔·拉宾[43]阿隆佐·邱奇:https://zh.wikipedia.org/wiki/阿隆佐·邱奇[44]博士:https://zh.wikipedia.org/wiki/博士[45]芝加哥大学:https://zh.wikipedia.org/wiki/芝加哥大学[46]加州大学伯克利分校:https://zh.wikipedia.org/wiki/加州大学伯克利分校[47]斯坦福大学:https://zh.wikipedia.org/wiki/斯坦福大学[48]阿姆斯特丹大学:https://zh.wikipedia.org/wiki/阿姆斯特丹大学[49]普林斯顿大学:https://zh.wikipedia.org/wiki/普林斯顿大学[50]牛津大学:https://zh.wikipedia.org/wiki/牛津大学[51]卡内基梅隆大学:https://zh.wikipedia.org/wiki/卡内基梅隆大学[52]1]:https://zh.wikipedia.org/wiki/达纳·斯科特#cite_note-1