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BenchmarkDotNet

精准高效的.NET性能测试工具

BenchmarkDotNet是一款功能强大的.NET性能测试工具,能将普通方法转化为基准测试,精确分析性能表现。它操作简单,自动化程度高,提供可靠结果并清晰展示关键数据。支持多种.NET环境、编程语言和操作系统,被广泛应用于.NET Runtime等重要开源项目中。适合开发者进行深入的性能优化和比较分析。

k6 - 开源性能测试工具 适用于现代DevOps环境
DevOpsGithubk6开发者工具开源项目性能测试负载测试
k6是一个开源的现代负载测试工具,专为开发者和测试人员设计。它支持可配置负载生成、代码化测试脚本、全面API和多协议支持。采用Go语言开发并内置JavaScript引擎,k6提供强大的扩展生态系统和灵活的指标管理。作为先进的性能测试解决方案,k6与Grafana Cloud集成,提供全面的测试分析能力。
criterion.rs - 统计驱动的 Rust 基准测试库
Criterion.rsGithubRust开源项目微基准测试性能优化统计分析
Criterion.rs 是一个 Rust 基准测试库,提供统计分析和图表生成功能。它能精确检测和测量性能变化,支持稳定版 Rust,使用简便且结果可靠。开发者可借助 Criterion.rs 优化代码性能,及时发现性能退化问题。
aspnetcore - 跨平台框架构建现代云应用
ASP.NET CoreGithubWeb应用云应用开源框架开源项目跨平台开发
ASP.NET Core是微软开发的开源跨平台框架,专为构建现代云应用而设计。支持Web应用、IoT应用和移动后端开发,可部署于云端或本地环境。基于.NET运行时,具有模块化架构和低资源占用特点,便于开发者灵活创建解决方案。支持在Windows、Mac和Linux系统上进行开发和运行,适应多样化的应用场景。
aws-sdk-net - 简化云服务开发的强大工具
.NETAWS SDKAmazon Web ServicesGithub云计算开发工具开源项目
AWS SDK for .NET是一款专为.NET开发者设计的工具包,旨在简化与Amazon Web Services的集成过程。它涵盖了S3、DynamoDB和Glacier等多项AWS服务,有助于开发可扩展的云应用。SDK配备了详尽的API文档、开发指南和活跃的社区支持,持续更新以适应AWS的最新功能。其广泛适用于各类.NET项目,包括Unity游戏开发在内,采用模块化设计以优化性能和提高灵活性。
bc-csharp - NET开源加密库提供全面密码学算法和协议支持
.NETBouncy CastleGithub加密库密码学开源项目
bc-csharp是一个功能丰富的.NET加密库,提供广泛的密码学算法和协议支持。该项目实现了CMS、OpenPGP、(D)TLS等多种协议,并包含NIST后量子密码算法。作为开源项目,bc-csharp为密码学研究和实践提供了宝贵资源,同时欢迎社区参与贡献。
YoloDotNet - 基于C#的Yolov8和Yolov10实时目标检测库
GithubYoloDotNet图像处理对象检测开源项目性能优化深度学习
YoloDotNet是基于.NET 8的C#库,支持Yolov8和Yolov10模型进行实时目标检测。该库集成ML.NET和ONNX运行时,并支持CUDA GPU加速,提供分类、目标检测、OBB检测、分割和姿态估计等功能。YoloDotNet在CPU和GPU上均可高效运行,适用于各种计算机视觉应用场景。
Gym.NET - OpenAI Gym的C#移植版,适用于强化学习环境
C#GithubGym.NETOpenAI Gym工具包开源项目强化学习
Gym.NET是OpenAI Gym的C#移植版本,提供标准化的强化学习开发环境。用户可通过NuGet安装Gym.NET及其多种环境和渲染模块,支持例如CartPole-v1等经典环境的运行和渲染。项目目标是逐步实现多种OpenAI Gym环境,包括经典、Mujoco、Box2D和Atari等。详细的安装步骤和示例代码请参考项目的GitHub页面。
machinelearning - 跨平台开源框架,简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架,使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据,并进行数据转换,具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景,并兼容TensorFlow和ONNX模型,扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统,以及ARM64和Apple M1处理器架构。
powerful-benchmarker - 高效模型基准测试工具,支持无监督域适应和度量学习
GithubPowerful Benchmarker域适应安装指南开源项目指标学习文件组织
提供功能强大的模型基准测试工具,适用于无监督域适应和度量学习,特色包括三种新验证方法和大规模基准排名。项目提供简便的安装步骤、路径设置和丰富的脚本支持,同时还包含Jupyter notebooks、各种脚本和测试代码,确保实验顺利进行。
mathnet-numerics - 开源数值计算库支持多种科学工程运算
.NETGithubMath.NET Numerics开源开源项目数值计算库线性代数
Math.NET Numerics是一个面向.NET和Mono的开源数值计算库。它提供广泛的数学和统计方法,涵盖特殊函数、线性代数、概率模型等领域。该库支持C#和F#,可与Intel MKL等原生实现集成以提升性能。采用MIT许可证,适用于开源和专有项目。Math.NET Numerics为科学计算、工程应用和日常使用提供灵活的数值计算基础。
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