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BenchmarkDotNet

精准高效的.NET性能测试工具

BenchmarkDotNet性能基准测试.NET基准测试工具性能分析Github开源项目

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。

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介绍相关项目
dotnet-outdated - 快速检测和升级 .NET 项目依赖包的命令行工具
.NET CoreGithubNuGet包dotnet-outdated命令行工具开源项目更新检测
dotnet-outdated 是一个命令行工具，用于检测和更新 .NET 项目中过时的 NuGet 包。它能自动升级包、处理安全源、分析传递依赖和生成报告。该工具易于集成到构建流程中，有助于维护项目依赖的最新状态。支持 .NET Core 和 .NET Standard 项目，适用于各类 .NET 开发场景。
ConsoleAppFramework - 基于源代码生成器的高性能C#命令行框架
CLI框架ConsoleAppFrameworkGithub命令行解析开源项目性能优化源代码生成
ConsoleAppFramework是一个基于C#源代码生成器的命令行应用框架。它实现了零依赖、零开销、零反射和零分配，充分利用.NET 8和C# 12的新特性，提供出色的性能和小巧的二进制文件。框架功能丰富，包括信号处理、过滤器管道、多命令支持和依赖注入等。ConsoleAppFramework保持了灵活性和可扩展性，适合构建各种高效的命令行应用。
web-frameworks - Web框架性能评估和基准测试工具集
DockerGithubPostgreSQLRubyWeb框架开源项目性能基准测试
web-frameworks是一个开源工具集，用于评估和比较不同Web框架的性能。它集成了Ruby、wrk、PostgreSQL和Docker等技术，提供标准化的测试环境。开发者可以通过该工具构建框架容器、收集性能数据，并在专门的网站上查看基准测试结果。项目利用Docker容器技术确保测试环境的一致性，通过wrk进行负载测试，并将结果存储在PostgreSQL数据库中。开发者可以使用提供的Rake任务来配置环境、构建框架容器并收集性能数据。这个项目为Web框架选择提供了客观的性能参考。
MiniExcel - 轻量高效的 .NET Excel 处理工具
.NETExcel处理GithubMiniExcel低内存消耗开源项目高性能
MiniExcel 是一款轻量级的 .NET Excel 处理工具，通过流式处理算法大幅降低内存占用，有效避免内存溢出问题。该库支持实时处理数据，兼容 LINQ 延迟执行，可实现低消耗、快速分页等复杂查询。MiniExcel 无需依赖 Microsoft Office，DLL 大小仅 150KB，API 简洁易用，适合处理大型 Excel 文件。其高效率和低内存消耗特性使其成为 .NET 平台上理想的 Excel 处理解决方案。
SharpLab - .NET代码编译反编译和运行的在线实验平台
.NETGithubSharpLab代码执行代码编译反编译开源项目
SharpLab是一个开源的在线.NET代码实验平台，展示代码编译的中间步骤和结果。支持C#、Visual Basic和F#三种源语言，提供C#、IL和JIT汇编三种反编译/反汇编输出。平台具备实验性代码运行功能，有助于深入理解.NET语言工作原理。SharpLab为开发者提供了一个探索.NET编程细节的有力工具，适合学习和研究使用。
perfmonbar - 轻量级 Windows 任务栏性能监控插件
GithubPerfmonbar任务栏工具开源项目性能监控系统资源配置文件
Perfmonbar 是一款开源的 Windows 任务栏性能监控插件。通过自定义配置文件，可在任务栏实时显示 CPU、内存等系统性能指标。支持多语言环境，提供灵活的外观设置。配置简单，适用于各类 Windows 系统。该项目在 GitHub 上持续更新维护，为系统性能监控提供便捷解决方案。
OnnxStack - 高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态
.NETGithubONNX RuntimeStableDiffusion图像处理开源项目机器学习
OnnxStack为.NET开发者提供了一个便捷的机器学习集成方案。它与ONNX Runtime和Microsoft ML无缝对接，支持Stable Diffusion、图像放大和对象检测等AI模型。开发者可以在.NET环境中直接构建和运行机器学习应用，不再依赖Python。这个框架大大简化了AI开发流程，是.NET生态系统中的一个重要补充。
param - 全面评估AI训练平台性能的综合基准测试套件
AI训练GithubPARAM Benchmarks开源项目性能评估计算基准通信基准
PARAM (PyTorch based Arbitrary Range Micro-benchmarks) Benchmarks是一个评估AI训练和推理平台的综合基准测试库。它包括通信和计算微基准测试以及完整工作负载，弥补了独立C++基准测试和应用级基准测试之间的空白。PARAM能够深入分析系统架构和框架级开销，涵盖通信、计算和端到端工作负载评估。该开源项目采用MIT许可证，欢迎社区贡献。
BIG-bench - 评估大型语言模型能力的开放基准
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BIG-bench是一个开放的基准测试项目，致力于评估大型语言模型的能力并预测其未来发展。该项目包含200多个多样化任务，涉及算术、推理等多个领域。研究人员可通过JSON或编程方式贡献新任务，并利用公开模型进行评估。BIG-bench Lite作为24个精选任务的子集，提供了高效的模型性能评估方法。这一平台为深入研究语言模型能力提供了宝贵资源。
spectre.console - 强大的跨平台控制台应用美化工具
.NET库GithubSpectre.Console开源项目控制台应用文本样式终端颜色
Spectre.Console是一个功能丰富的.NET库，用于创建美观的跨平台控制台应用。它支持表格、网格、面板和富文本标记，提供多种文本样式和颜色选项。该库可自动适配不同终端的颜色显示能力，并注重单元测试的便利性。通过简化复杂界面的开发，Spectre.Console为开发者提供了全面的文档和示例，是打造高质量命令行工具的有力助手。
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