Производительность .NET MAUI в .NET 9 Статья обсуждает новые функции .NET MAUI в .NET 9, включая поддержку NativeAOT, которая позволяет уменьшить размер приложений и улучшить время их запуска. Также рассматриваются инструменты для измерения производительности, такие как dotnet-trace и dotnet-gcdump, которые помогают разработчикам выявлять проблемы с производительностью в приложениях .NET MAUI и NuGet пакетах.
Новые функции для повышения производительности Razor Статья описывает две новые функции, доступные в Visual Studio и Visual Studio Code, которые улучшают производительность разработки веб-приложений с использованием Razor. Первая функция — "Извлечение в компонент", автоматизирующая создание новых компонентов Razor, что упрощает процесс разработки и улучшает структуру кода. Вторая функция — обновленный токенизатор C#, который решает проблемы с обработкой строковых литералов и директив препроцессора, обеспечивая лучшую поддержку языка C# в файлах Razor. Эти обновления направлены на улучшение качества кода и упрощение рабочего процесса разработчиков.
Раскрытие новых возможностей GitHub Copilot для Visual Studio Статья анонсирует обновление "Tool Calling" для GitHub Copilot, которое делает взаимодействие с инструментом более интуитивным и эффективным. Теперь Copilot может автоматически искать и предлагать более релевантный код и инструменты, основываясь на контексте вашего проекта, включая текущие и открытые файлы, а также кодовую базу. Также в статье упоминаются новые возможности поиска знаний и улучшения автоматизации рабочего процесса, что позволяет разработчикам более удобно и быстро находить нужную информацию.
Выпущен AutoMapper 14.0 Статья анонсирует выпуск версии 14.0 библиотеки AutoMapper, которая теперь нацелена на .NET 8 вместо .NET 6. Основное внимание в этом релизе уделено исправлению ошибок и улучшению качества жизни, особенно в части проверки конфигурации, где теперь собираются все возможные ошибки перед их отображением в виде совокупного исключения.
Статьи
Создание приложений .NET AI с помощью Chroma Статья представляет Chroma — базу данных с открытым исходным кодом, специально разработанную для приложений искусственного интеллекта. Она поддерживает различные функции, включая векторный и полнотекстовый поиск, что позволяет разработчикам интегрировать семантический поиск и расширенную генерацию поиска в свои приложения на .NET. Кроме того, в статье описывается, как использовать пакет ChromaDB.Client для подключения к базе данных и поиска данных, например, фильмов, с помощью векторного поиска.
Наивная байесовская регрессия с использованием C# Статья представляет наивную байесовскую регрессию как метод прогнозирования единственного числового значения с использованием языка C#. Этот метод, хотя и менее точен по сравнению с другими методами регрессии, отличается простотой реализации и интерпретации. В демонстрации используется набор данных о качестве вина, где модель обучается на 200 элементах и тестируется на 40, показывая точность прогнозов на уровне 85,5% для обучающих данных и 80% для тестовых. Статья также предоставляет исходный код и объяснения, что позволяет разработчикам легко интегрировать и адаптировать метод для своих нужд.
Улучшенный поиск векторов текста в памяти в .NET с помощью SharpVector и OpenAI Статья обсуждает важность векторных поисковых систем для эффективного поиска и извлечения документов на основе семантического содержания, особенно в контексте генеративного ИИ и шаблона Retrieval Augmented Generation (RAG). Автор объясняет, как интегрировать библиотеку Build5Nines.SharpVector с встраиваниями Azure OpenAI, такими как text-embedding-ada-002, для создания высококачественных векторных представлений текстовых данных. Векторные поисковые системы обеспечивают семантический поиск, гибкость в обработке данных и высокую производительность, что делает их подходящими для современных приложений .NET.