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。
项目概述
我们将开发一个Windows窗体应用程序，具备以下核心功能：
- 支持全屏、当前窗口录制
- 可调节帧率控制视频质量和文件大小
- 支持鼠标光标捕获
- 使用MJPEG编码器实现高效视频压缩
- 录制完成后可直接预览视频文件
开发环境准备
开发此应用需要以下环境和工具：
- Visual Studio（2019或更高版本）
- .NET Framework 4.5+
- SharpAvi库（用于AVI视频文件创建）
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
用户界面设计
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：
- 开始/停止录制按钮
- 录制区域选择下拉框（全屏/当前窗口/自定义区域）
- 帧率设置数值控件
- 鼠标捕获选项复选框
- 状态显示标签
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。
什么是Whisper？
Whisper是OpenAI开发的一个开源语音识别模型，具有以下特点：
- 支持多达99种语言的语音识别
- 提供强大的翻译功能
- 对背景噪音有很强的抵抗力
- 识别准确率高
- 支持长时间音频处理
在本地使用Whisper.net库
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。
准备工作
安装Whisper.net NuGet包：
Bashdotnet add package Whisper.net dotnet add package Whisper.net.Runtime dotnet add NAudio
模型手动下载
Markdownhttps://huggingface.co/sandrohanea/whisper.net/tree/main/classic
完整代码示例
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。
安装
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
快速入门
定义可序列化的类
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基础：让数据处理飞起来
什么是PLINQ？
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。
PLINQ的核心优势
- 开发效率高：使用熟悉的LINQ语法，只需添加简单的并行处理指令
- 性能提升显著：自动利用多核处理器，加速数据处理
- 易于集成：与现有LINQ代码无缝集成
- 自动负载均衡：根据可用的处理器资源自动分配工作负载
PLINQ入门：从串行到并行的转变
创建第一个PLINQ查询
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();
}
}
}
在开发Windows Forms应用程序时，DataGridView是我们常用的数据展示控件。但当需要加载大量数据（如十万、百万级记录）时，你可能会遇到性能瓶颈：界面卡顿、内存占用过高、加载时间过长。本文将系统讲解DataGridView大数据量下的性能优化策略，帮助你构建高效稳定的数据展示界面。
性能挑战分析
处理大数据量时，DataGridView主要面临以下挑战：
- 内存占用过高：加载全部数据会占用大量内存
- UI线程阻塞：数据加载时UI冻结，用户体验差
- 渲染性能问题：大量行的渲染导致滚动卡顿
三种数据加载策略
根据不同应用场景，我们可以采用以下三种策略：
C#// 数据加载策略
public enum LoadStrategy {
Lazy, // 延迟加载：按需获取数据
Batch, // 分批加载：分段获取固定数量数据
Virtual // 虚拟模式：只加载可视区域数据
}
1. 延迟加载（Lazy Loading）
适合数据量中等的场景，用户触发特定动作时才加载数据。
2. 分批加载（Batch Loading）
适合需要全量数据但总量较大的情况，分多次加载固定数量的数据。
3. 虚拟模式（Virtual Mode）
适合海量数据展示，只加载可视区域数据，是本文重点讲解的优化方案。
虚拟模式实现详解
数据源接口设计
首先，我们定义一个通用的数据源接口：
C#using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace AppEditDataGrid
{
// 数据源接口
public interface IDataSource<T>
{
// 获取指定范围的数据
List<T> GetData(int startIndex, int count);
// 获取总记录数
int GetTotalCount();
}
}
这个接口设计的关键在于：
- 支持分段获取数据而非一次加载全部
- 通过
GetTotalCount()获取总记录数，告知GridView总行数
