mingupup的博客

ONNX Runtime 是一个跨平台的推理和训练机器学习加速器。ONNX 运行时推理可以实现更快的客户体验和更低的成本，支持来自深度学习框架（如 PyTorch 和 TensorFlow/Keras）以及经典机器学习库（如 scikit-learn、LightGBM、XGBoost 等）的模型。ONNX 运行时与不同的硬件、驱动程序和操作系统兼容，并通过利用硬件加速器（如果适用）以及图形优化和转换来提供最佳性能。

本文以一个控制台应用与一个winform程序为例向大家介绍了C#如何基于ScottPlot进行数据可视化，并介绍了实现动态绘图的两种方式，一种是使用定时器，另一种是使用异步操作，希望对你有所帮助。

本文基于NumSharp用C#改写了一个用python实现的简单线性回归，通过这次实践，可以加深对线性回归原理的理解，也可以练习使用NumSharp。

本文先是简单介绍了ML.NET与ML.NET Model Builder，其次基于ML.NET Model Builder构建了一个猫狗识别的机器学习模型实例，最后在.NET项目中集成了它。