.NETで機械学習を試してみる ML.NET編 第2回 · A certain engineer "COMPLEX"
前回の続き。 デモ (の続き)前回はプロジェクトにONNXファイルを追加し、コードが自動生成されることを確認しました。 あと、前回記述を忘れましたが、アプリは .NET Core 3.0 です。 パッケージ追加生成されたコードは様々なパッケージに依存しています。 これを解決するために、nugetで下記のパッケージを追加します。 Microsoft.Windows.SDK.Contracts 10.0.17763.1000 これでビルドが通ります。 画像の読み込み処理の下準備public sealed class Input { - public ImageFeatureValue image; // BitmapPixelFormat: Rgba8, BitmapAlphaMode: Premultiplied, width: 416, height: 416 + public Video
.NETで機械学習を試してみる ML.NET編 第1回 · A certain engineer "COMPLEX"
https://docs.microsoft.com/ja-jp/dotnet/machine-learning/how-does-mldotnet-work ML.NET を使用すると、オンラインまたはオフラインのどちらのシナリオでも、.NET アプリケーションに機械学習を追加できます。 この機能により、データを使った自動予測をアプリケーションで利用できるようになります。ML.NET を使うためにネットワークに接続する必要はありません… 要するに .NETアプリケーションに機械学習の機能を追加 オンライン、オフラインどっちも大丈夫だけどオフライン対応すればネットワークは気にしなくてもいい 32bitアプリも大丈夫 ただし、Tensorflow、LightGBM、ONNXに関連する機能は使えない って感じ。 現状、ディープラーニングの機能をエコシステム、特にデスクトップアプリに組み込むには
Microsoft .NET ILアセンブラ入門
一般的な開発では滅多に使われることはありませんが、.NET Framework SDKにはILAsmと呼ばれる、中間言語を直接記述できるアセンブラが含まれています。本稿では、高水準言語を使わずに、ILAsmを使ったアセンブリ言語による .NET Frameworkアプリケーション開発を説明します。 はじめに 実践的な開発経験のある.NET Frameworkアプリケーションプログラマであれば、ILDASMを使ってプログラムを逆アセンブルしたコードを見たことがあるでしょう。.NET Frameworkアプリケーション開発は、Visual BasicやC#、C++/CLIなど、多くの言語を使って開発できますが、最終的に生成されるのは標準化されているCIL（Common Intermediate Language）と呼ばれる中間言語です。Microsoft Intermediate Langua
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