3、.NET 6 命令行界面全解析

.NET 6 命令行界面全解析

1. .NET 6 CLI 概述

.NET 6 附带了一套丰富的命令行界面(CLI)工具,这些工具作为 .NET 6 SDK 的一部分,允许开发者在多个平台上开发、构建、运行、测试和执行 .NET 应用程序。下面是 .NET 6 CLI 中一些基本命令的概述:
| 命令 | 解释 |
| — | — |
| New | 使用项目模板创建新项目 |
| Restore | 恢复项目的依赖项 |
| Build | 编译项目 |
| Publish | 将应用程序的二进制文件输出到一个文件夹以便部署 |
| Run | 执行应用程序 |
| Test | 运行项目中包含的自动化测试 |
| Vstest | 已被 test 命令取代 |
| Pack | 将项目打包为 NuGet 包 |
| Migrate | 将旧的 .NET Core 2 项目迁移到新的 SDK 风格项目 |
| Clean | 清理项目输出 |
| Sln | 列出或修改解决方案中的项目 |
| Help | 显示命令的更多信息 |
| Store | 将程序集部署到运行时包存储区 |

除了基本命令,还有一些可以直接修改项目的命令,如下表所示:
| 命令 | 解释 |
| — | — |
| Add package | 向项目中添加 NuGet 包 |
| Add reference | 向项目中添加项目引用 |
| Remove package | 从项目中移除 NuGet 包 |
| Re

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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