本篇博客详细介绍了如何使用 CSharp 表达式树，通过一个实际的例子展示了如何手动构建表达式树。博文首先解释了表达式树的概念，并通过 C# 中的语法树为读者提供了直观的理解。接着，博文对 .NET 中的 `Expression<TDelegate>` 类型进行了详细的解析，并通过代码示例展示了如何从 lambda 表达式生成 `Expression<TDelegate>` 类型的变量，以及如何将其编译成 `TDelegate` 类型的委托对象。然后，博文通过一个实际的例子，详细地介绍了如何手动构建表达式树，包括如何构建叶子节点和根节点，以及如何编译和调用表达式树。最后，博文提到了表达式树在简化值对象比较中的应用，并给出了相关的参考文档链接。那么，表达式树是否真的能够避免硬编码，从而使代码更易于维护呢？阅读全文，你将得到答案。--GPT 4
本篇博客主要讲述了数据在 SQL 数据库中的存储方式。首先，虽然表中的数据在逻辑上以行和列的格式存储，但在物理上，它以数据页的形式存储，数据页是 SQL Server 中数据存储的基本单位。其次，SQL Server 中的表数据实际上存储在一个类似树的结构中，这种树状结构被称为 B-Tree、index B-Tree 或 Clustered index structure。数据实际上存储在一系列数据页中，这些数据页的树形结构如下所示。在树底部的节点称为数据页或树的叶节点，正是这些叶节点包含我们的表数据。每个数据页的大小为 8KB，这意味着每个数据页中存储的行数实际上取决于每行的大小。位于树顶部的节点称为根节点，根节点和叶节点之间的节点称为 intermediate levels。根节点和中间层节点包含索引行，而叶节点包含实际的数据行。每个索引行包含一个键和一个指向 B 树中的中间层节点或叶节点中的数据行的指针。这个树状结构有一系列的指针，可以帮助数据库引擎快速找到数据。最后，文章简要介绍了 SQL Server 是如何通过 ID 找到一个数据行的。这篇博客对于理解 SQL 数据库的数据存储方式非常有帮助。你觉得 SQL Server 的这种数据存储方式有什么优点和缺点吗？--GPT 4
本篇博客详细介绍了SQL索引的工作方式，包括聚集索引和非聚集索引的详细解释和实例演示。首先，博客解释了什么是聚集索引，如何通过ID查找数据行，并通过实例演示了如何创建一个包含一百万条数据的Employees表。然后，博客介绍了聚集索引查找和扫描的概念，以及它们的区别和使用场景。接着，博客解释了在SQL Server中创建非聚集索引的方法，以及非聚集和聚集索引的作用和使用方式。最后，博客通过实例演示了根据Name非聚集索引查询时的执行计划，以及Estimated Subtree Cost的概念。这篇博客对于理解和使用SQL索引非常有帮助，特别是对于需要处理大量数据的开发者。你是否了解过SQL索引的工作方式？你是否知道如何通过索引优化查询性能？你是否了解聚集索引和非聚集索引的区别和使用方式？阅读这篇博客，你将找到答案。--GPT 4
这篇博客主要讲述了如何在CSharp和EF Core中使用UTC时间，以及如何配合Mapster自动转换UTC时间到本地时间。首先，文章解释了什么是UTC时间，并详细描述了在C#中如何使用UTC时间，包括如何将所有DateTime和DateTime?类型且名称结尾为"Utc"的属性的Kind都设置为`Utc`。接着，文章介绍了如何配合EF Core使用UTC时间，通过在ApplicationDbContext.cs中进行设置，可以实现属性的批量转换。然后，文章探讨了如何便捷地使用UTC时间，将其转换为本地时间，包括三种常见的方式：给Product类再加`Created`和`Modified`两个属性，自定义一个Product类的DTO，或者使用AutoMapper或者Mapster等库来自动Mapping。最后，文章介绍了如何使用Mapster自动将UTC映射为本地时间。通过这些步骤，可以实现将ProductDto的Created和Modified都转换成美国的时间，避免了“在今天买到明天生产的牛奶”等问题。那么，你会选择哪种方式来使用UTC时间呢？--GPT 4
本文主要探讨了无约束的 Vicuna 13B AI模型，这是一个开源的对话机器人，它在对话风格的交互方面表现出色，据称达到了 90% 的 ChatGPT 3.5 的质量。文章详细介绍了如何在本地运行 Vicuna 13B，并对其无约束版本的模型进行了实验。通过与模型的交谈，文章验证了 Vicuna 13B 模型能够回答一些 ChatGPT 无法回答的问题，如“如何摧毁一个小国的经济”。文章还提到了当前世界进入了 LLM 时代，很多问题实际上已经出现，但被 AI 高速的发展掩盖了。例如“Open”AI 的 GPT-3.5 和 GPT-4 都不“Open”，并不能让所有人公平的用上。这让人对 AI 的发展产生了一些担忧。如果你有兴趣了解更多关于 Vicuna 13B 模型的信息，或者你对 AI 的未来发展有所思考，那么这篇文章值得一读。你认为我们应该如何平衡 AI 的发展与其可能带来的风险呢？--GPT 4
本篇博客详细地讨论了如何实现一个AI虚拟小镇，其中的居民是由GPT-4驱动的NPC。博客首先提供了一个实现方案的概述，包括选择游戏引擎和向量数据库，创建NPC类，集成GPT-4语言模型，实现决策系统和交互系统，最后将游戏的各个组件连接起来。然后，博客提供了一些代码示例，用于初始化游戏和数据库，定义NPC类，创建NPC和环境元素，实现决策系统和交互系统，以及集成语言模型。最后，博客讨论了如何进一步完善游戏，包括实现更详细的决策系统和交互系统，优化代码结构，以及添加UI和音效等游戏元素。这篇博客为开发者提供了一个实现AI虚拟小镇的详细指南，同时也引发了一些有趣的问题，比如如何优化NPC的决策系统和交互系统？如何根据NPC的记忆生成决策？如何处理NPC与环境元素和其他NPC的交互？希望读者能够通过阅读全文找到答案。--GPT 4
这篇博客主要讨论了C#中的record类型，它是一种不可变的引用类型，具有值语义，主要适用于表示不可变的数据结构。文章首先通过深入解析record类型的代码实现，揭示了其内部工作原理。接着，文章对比了record、class和struct三种类型的主要区别，包括不可变性、引用类型与值类型、值语义、继承、构造函数和析构函数以及解构等方面。然后，文章从内存层面探讨了这三种类型的差异，包括引用类型与值类型的表现、垃圾回收行为以及装箱与拆箱操作等。文章还探讨了为何record类型鲜有应用，认为这反映出了对代码质量的忽视。最后，文章呼吁开发者重视代码质量，充分利用record类型的优势，编写更高质量的代码。然而，随着AI编程工具的发展，未来编程实践可能会发生巨大变革，这是否意味着我们应该重新考虑我们对代码质量的关注和record类型的应用呢？--GPT 4
这篇博客提供了一个详细的指南，帮助读者在选择 Postgres 和 MySQL 这两个流行的关系型数据库系统时做出决策。文章首先介绍了两者的相似之处，如都是关系型数据库管理系统，都支持JSON和SQL。然后，文章详细对比了两者的区别，例如，Postgres是一个功能强大、高度可扩展且被广泛认为是一个更加安全的数据库系统，而MySQL则在Web应用程序开发中非常受欢迎，易于安装和配置，并且可以处理大量的并发请求。文章还针对不同的使用场景，给出了选择Postgres和MySQL的建议。例如，如果需要处理大量的并发请求和快速部署，那么MySQL是更好的选择，而如果需要更高级的功能和更好的安全性，那么Postgres是更好的选择。文章的结论是，选择哪个数据库系统取决于你的特定需求，希望这篇文章能帮助你做出最好的选择。你觉得你的项目更适合使用哪个数据库系统呢？--GPT 4
本篇博客详细介绍了OpenTelemetry在.NET中的应用以及如何使用OpenTelemetry和Jaeger对微服务系统进行仪表化，收集和展示遥测数据。文章通过一个运行在k8s中的微服务系统作为实战案例，演示了如何实现分布式追踪，并通过Jaeger UI查看和分析Trace信息。此外，还讨论了OpenTelemetry如何解决微服务系统中的一些业务问题，包括快速定位线上问题的根源、分析系统的性能瓶颈和优化点、监控系统的运行状态和健康度等。同时，文章还探讨了OpenTelemetry Logs如何解决传统日志在分布式系统中的一些痛点问题，例如难以监控复杂多变的系统状态和行为、难以实现跨平台、跨语言、跨组件的日志集成等。最后，作者提醒读者，如果想要深入探索可观测性相关的内容，可以阅读官方文档或等待他的后续文章。那么，你是否已经对如何在.NET中使用OpenTelemetry有了一定的了解呢？你觉得OpenTelemetry能否解决你当前面临的问题呢？--GPT 4
"为什么我的接口，慢得跟蜗牛一样啊？"是一个系列文章，旨在解决生产环境中经常遇到的问题。该系列文章将通过多篇文章，介绍如何分析和处理线上问题。第一部分已经完结，主要介绍了如何为应用配置完善的日志、计时、请求追踪和诊断信息，以及如何将日志记录到Seq这种日志中心，轻松进行日志分析。第二部分则着重介绍了OpenTelemetry，这是一个强大的工具，可以帮助我们更可靠、更高效地定位线上问题的根源，分析系统业务问题、性能瓶颈和优化点，以及监控系统运行状态和健康度。这个系列文章的目的是帮助读者提高软件的可靠性和效率，以及快速定位和解决线上问题。那么，你是否已经对如何提高接口速度有了一些新的想法和理解呢？--GPT 4