工業 4.0 最早從 2011 年德國的漢諾瓦工業博覽會提出，台灣在 2014 年也提出生產力 4.0 發展方案，不管是哪個 4.0 都會出現 IoT 物聯網的概念，然而大多數現行的機台上，即便有感測器去蒐集資料，但往往只是單純的做 Log 儲存成檔案，供後續有心人接續利用，離我們自動化蒐集感測資料，連網上傳資料進行分析作業，有一段不知如何跨越的距離，但其實我們只要做到持續監看 Log 的變化，並轉交由分析系統，傳統的機台也是可以沾點工業 4.0 的光，.NET 提供的 FileSystemWatcher 類別正是讓傳統機台發光的黑魔法。
從 ML.NET 0.3 Release Notes 發行說明來了解在 .NET 生態中，機器學習的發展。如有翻譯錯誤，請指正，謝謝！
在兩年前的 Build 2016 大會，微軟正式推出了 Bot Framework 智能機器人開發框架，一個交談即平台 (conversation as a platform) 未來就此展開。在兩年後的今天，許多技術不斷迭代已經和過去不一樣了，在 Bot Builder SDK v3 以前，是用 .NET Framework 的 ASP.NET WebAPI 作為開發基礎，現在跨平台的 .NET Core 推出了，也成熟了，Bot Builder SDK v4 也理所當然的改用新的技術架構，讓開發者能輕鬆打造出跨平台、高效能的智能機器人。
有時候我們還是要寫一些 WinForm 的程式，但是總覺得 WinForm 預設的樣式不夠現代化，如果能像 Web 一樣有 Material Design 的控制項，讓開發者能夠輕鬆做出友善的 UI 介面該有多好，MaterialDesignInXamlToolkit 這個專案就是讓你開開心心建置優良 UX 的好套件，而且還支援 UWP 和 WPF 兩種框架唷。
建立 REST 服務的 WebAPI 大多會採用 Token 的方式作為呼叫驗證，不過有時候在企業內部，我們會想要使用 AD 作為身分驗證，也就是使用 Windows 驗證，在 WinForm 的時代，我們可以從 IIS 或設定 Web.config 來開啟 Windows 驗證的機制，那麼在 ASP.NET Core WebAPI 中我們可以怎麼做呢？
從 ML.NET 0.2 Release Notes 發行說明來了解在 .NET 生態中，機器學習的發展。如有翻譯錯誤，請指正，謝謝！
容器化技術越來越隨處可見，最多人稱道的屬 Docker 莫屬，Docker 的指令其實不複雜，只是對初學者來說還是會有些門檻，如果有個指令大全，或是小抄在手，那肯定會便利不少。
開發網站應用程式的時候，我們可以透過切換 Debug 或 Release 組態，來自動切換對應的 Web.Debug.config 或 Web.Release.config 進而整合成運行還經中所需要的 Web.config，也藉此達到在不同運行環境上配置該應用程式可以執行的設定參數，然而在 WinFrom 或 Console 的專案中，雖然有 App.config 可以將設定抽離程式碼，但無法根據組態來自動切換環境所需的設定檔，這時我們可以這樣做。
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Azure Bot Service 是一套專用於開發、運行對話機器人的整合環境，也可以說是一個解決方案，裡面關聯到的功能、服務相當多元，從建置機器人對話服務、連結至各對話頻道、測試對話功能，甚至佈署與管理，都包含在 Azure Bot Service 中。
