EasyCaching 是一个开源的缓存库，它提供了统一的缓存访问接口，支持各种流行的缓存提供程序，如内存缓存、Redis、SQLite等。本文将详细介绍 EasyCaching 的使用方法和实践案例。

特性

• 统一的缓存操作接口
• 支持多种缓存提供程序
• 支持缓存序列化
• 支持缓存拦截器
• 支持缓存统计和监控
• 支持分布式缓存同步

安装必要的NuGet包

Bash
# 安装核心包
dotnet add package EasyCaching.Core

# 安装内存缓存提供程序
dotnet add package EasyCaching.InMemory

# 安装序列化包
dotnet add package EasyCaching.Serialization.Json

Microsoft.Extensions.Configuration 是.NET Core/.NET 5+中用于处理应用程序配置的核心组件。它提供了一个统一的配置系统，支持多种配置源，如JSON文件、环境变量、命令行参数等。

主要特性

• 分层配置源
• 多种配置提供程序
• 强类型绑定
• 配置重载
• 依赖注入集成

基础使用示例

安装必要的NuGet包

XML
<ItemGroup>
    <PackageReference Include="Microsoft.Extensions.Configuration" Version="8.0.0" />
    <PackageReference Include="Microsoft.Extensions.Configuration.Json" Version="8.0.0" />
    <PackageReference Include="Microsoft.Extensions.Configuration.EnvironmentVariables" Version="8.0.0" />
    <PackageReference Include="Microsoft.Extensions.Configuration.CommandLine" Version="8.0.0" />
    <PackageReference Include="Microsoft.Extensions.Configuration.Binder " Version="8.0.0" />
</ItemGroup>

表达式树是 C# 中一个强大的特性，它允许你动态地构建、解析和计算表达式。通过使用表达式树，你可以在运行时构建 LINQ 查询，创建自定义查询解析器，甚至在没有编译的情况下生成代码。本文将深入探讨如何使用表达式树来实现动态表达式解析与计算。

什么是表达式树？

表达式树（Expression Trees）是一种特殊的树结构，表示代码的语法结构。它们是以非常灵活的方式构建并可以在运行时执行，这使得它们在编写动态查询、构建自定义 LINQ 提供程序以及进行代码分析时非常有用。

创建一个简单的表达式树

首先，我们将创建一个简单的表达式树来表示一个加法操作。下面的示例演示了如何构建一个加法的表达式树并计算结果：

C#
using System;
using System.Linq.Expressions;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // 创建表达式树：x + y
        ParameterExpression x = Expression.Parameter(typeof(int), "x");
        ParameterExpression y = Expression.Parameter(typeof(int), "y");
        BinaryExpression addExpression = Expression.Add(x, y);

        // 创建一个表达式树，表示一个带有参数的 lambda 表达式
        var lambda = Expression.Lambda<Func<int, int, int>>(addExpression, x, y);

        // 编译表达式树为可执行的代码
        var compiledLambda = lambda.Compile();

        // 计算 3 + 5
        int result = compiledLambda(3, 5);
        Console.WriteLine($"Result: {result}");
    }
}

Sdcb.PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 的 OCR（光学字符识别）库，旨在提供高效的文本检测和识别功能。它支持多种语言，并提供本地和在线模型供用户选择。该库的设计使得在不同平台（如 Windows 和 Linux）上都能方便地进行文本识别。这个比Tesseract OCR 好多了，不过要get的库比较多。

NuGet 包

Sdcb.PaddleOCR 提供了多个 NuGet 包，用户可以根据需要选择合适的版本：

• Sdcb.PaddleOCR: 主要的 PaddleOCR 库，基于 Sdcb.PaddleInference。
• Sdcb.PaddleOCR.Models.LocalV3: 包含完整的本地 V3 模型，支持多种语言（约 105MB）。
• Sdcb.PaddleOCR.Models.LocalV4: 包含完整的本地 V4 模型，支持多种语言（约 111MB）。

有关语言支持的详细信息，请参考 PaddleOCR 模型列表。

Markdown
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_en/models_list_en.md

在物联网技术飞速发展的今天，海量设备产生的数据流需要实时处理和响应，传统的请求-响应架构已难以满足高并发、低耦合的需求。事件驱动架构（Event-Driven Architecture，简称EDA）作为一种先进的设计模式，正逐渐成为物联网应用开发的首选架构。本文将深入探讨事件驱动架构在物联网场景中的应用，并通过详细的C#示例展示其实现方法。

什么是事件驱动架构？

事件驱动架构是一种软件设计模式，系统组件通过异步生成和消费事件来实现通信。在物联网环境中，每个传感器数据变化、设备状态更新都可以被视为一个事件，通过事件驱动的方式实现系统各组件间的松耦合交互。

核心组件

事件驱动架构主要由以下核心组件构成：

1. 事件(Event): 表示系统中的状态变化，如"温度超过阈值"、"设备上线"等
2. 事件生产者(Event Producer): 负责生成并发布事件的组件，物联网中通常是传感器或设备
3. 事件代理(Event Broker): 中间件组件，如Kafka、RabbitMQ等，负责事件的路由和传递
4. 事件消费者(Event Consumer): 订阅并处理事件的组件，如数据分析服务、告警系统等

物联网中的事件驱动架构应用场景

物联网系统具有设备数量庞大、数据实时性要求高、处理逻辑多变等特点，事件驱动架构恰好能满足这些需求：

1. 实时数据监控: 传感器数据超过阈值触发告警
2. 设备状态管理: 设备上线/离线触发相应处理
3. 数据流处理: 批量处理传感器数据进行分析
4. 智能家居自动化: 基于事件触发智能家居场景

C#实现物联网事件驱动架构的详细示例

下面通过一个完整的智能家居监控系统示例，展示如何用C#实现物联网事件驱动架构。