static void SimpleOCRCalculator(string filePath)
      {
         RasterCodecs codecs = new RasterCodecs();

         RasterImage image = codecs.Load(filePath);

         string[] calculations;
         using (IOcrEngine engine = OcrEngineManager.CreateEngine(OcrEngineType.Advantage, false))
         {
            engine.Startup(null, null, null, null);
            IOcrPage page = engine.CreatePage(image, OcrImageSharingMode.None);

            page.AutoZone(null);
            page.Recognize(null);

            calculations = new string[page.Zones.Count];

            for (int i = 0; i < page.Zones.Count; i++)
            {
               calculations[i] = page.GetText(i);
            }

            engine.Shutdown();
         }

         Dictionary<string, Action<double, double>> operands = new Dictionary<string, Action<double, double>>();
         operands.Add("+", new Action<double, double>(delegate(double a, double b) { double ans = a + b; Console.WriteLine("{0} + {1} = {2}", a, b, ans); }));
         operands.Add("-", new Action<double, double>(delegate(double a, double b) { double ans = a - b; Console.WriteLine("{0} - {1} = {2}", a, b, ans); }));
         operands.Add("x", new Action<double, double>(delegate(double a, double b) { double ans = a * b; Console.WriteLine("{0} * {1} = {2}", a, b, ans); }));
         operands.Add("/", new Action<double, double>(delegate(double a, double b) { double ans = a / b; Console.WriteLine("{0} / {1} = {2}", a, b, ans); }));

         for (int i = 0; i < calculations.Length; i++)
         {
            string equation = Regex.Replace(calculations[i], @"\n|\r| ", "");
            string[] ops = new string[] { "+", "-", "x", "/" };

            for (int j = 0; j < ops.Length; j++)
            {
               int index = equation.IndexOf(ops[j]);

               if (index > 0 && index < equation.Length)
               {
                  string op1 = equation.Substring(0, index);
                  string op2 = equation.Substring(index + 1);

                  double arg1 = double.Parse(op1);
                  double arg2 = double.Parse(op2);

                  operands[ops[j]](arg1, arg2);

                  break;
               }
            }
         }

         codecs.Dispose();
         image.Dispose();
      }

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• 可靠性。这一方面是代码质量问题，通过为brpc团队设立很高的招聘门槛，以及在团队中深入的技术讨论，我们确保了稳固的代码基础。另一个问题是长尾问题，这是设计问题，brpc其实包含了很多模块，其中的bthread是一个M:N线程库，就是为了更好地提高并发避免阻塞。brpc中的读和写都是wait-free的，这是最高程度的并发。技术细节请点击链接查看。
• 易用性。有种设计是什么选择都做成选项丢给用户，号称功能都有，但一旦出问题，则是用户“配置错了”。而且这样用户还非常依赖开发团队，没有开发团队的支持基本用不了，开发团队有足够的理由扩充团队。这么做其实非常不负责任，用户面对海量的选项也很难受。brpc对于增加选项非常谨慎，框架能自己做判断的绝不扔给用户，所有用户选项都有最合理的默认值，不设也能用。我们认为这对用户体验来说非常重要。
• 定位问题的便利性。这点其它开源框架目前做的都不好，正常使用是可以的，但出问题就麻烦了。这个问题在百度内部其实也很严重，brpc之前用户排查问题都要拉RPC同学一起排查，RPC框架对用户是个黑盒，用户根本不知道里面发生了什么。按我们的经验，基本每天都有几个用户在群里问server卡顿，client超时之类的问题，排查问题是常态，人手必然不够。时间长了用户就觉得你这个框架各种问题，人还拽的不行很少回他们消息。brpc的解决办法是给server内加入各种HTTP接口的内置服务，通过这些服务，用户可以很快看到server的延时、错误、连接、跟踪某个RPC、CPU热点、内存分配、锁竞争等信息，用户还可以使用bvar来自定义各类统计信息，并在百度的运维平台NOAH上汇总。这样大部分问题用户可以自助解决。其实我们去看也是看这些，只是会更加专业。内置服务的具体说明可以看这里。

• 对协议的抽象更一般化，并统一了全百度的通信架构。bprc能容纳非常多的协议，基于Protobuf的，基于HTTP的，百度内的nshead/mcpack，开源的Redis/Memcached，甚至RTMP/FLV/HLS直播协议，brpc能逐渐地嵌入现有系统，而不需要彻底重构，但sofa-pbrpc则不具备扩展协议的能力。类似的，sofa-pbrpc也无法定制负载均衡算法，brpc默认提供round-robin、随机、一致性哈希，Locality-aware（局部性感知）四种算法，用户还能定制。
• 多线程质量更好。多线程编程是非常困难的，看起来简单的RPC遍布多线程陷阱，比如处理超时的代码可能在RPC还没发出去时就运行了；发送函数还没结束，处理回复的回调就被运行了；一个回复还在被处理另一个回复回来了，诸如此类。另外，一个异步RPC的回调里发起一个同步RPC会发生什么，带着锁做同步RPC会发生什么。这些问题我们都不能在sofa-pbrpc中找到满意的答案。
• 完备的调试和运维支持。解决这个问题的本质还在可扩展性，你如何让用户参与进来定制他们感兴趣的指标，为此我们设计了bvar，让用户能用比原子变量代价还小的方式自由地定制各种指标，用户能在浏览器上看到指标的变化曲线，或在运维平台NOAH看到汇总的监控数据。brpc还加入了大量内置服务方便用户调试程序，查看连接，在线修改gflags，追踪RPC，分析CPU热点，内存分配，锁竞争等一应俱全。

• 百度地图API入口
• 联盟DSP
• ELF学习框架
• 云平台代理服务

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