C# CODING GUIDELINES - Qiita
目次 目次 このドキュメントについて 本書の目的 開発環境 Visual Studio 命名規則 サンプルコード 共通スタイルの説明 二文字の名前(※変更) 名前空間 アセンブリ リソース ファイル クラス フィールド(※変更) 静的フィールド(≒グローバル変数)(※追加) コントロールのフィールド(※変更) プロパティ メソッド(≒関数、サブルーチン、ファンクション) 非同期メソッド(※追加) パラメータ(≒引数) ローカル変数、ループ変数 コンパイル時定数、実行時定数 抽象クラス インターフェイス デリゲート(≒関数ポインタ) イベント 構造体 列挙体 コーディング規則 レイアウト規則 コメント規則 長い名前 多い引数 多い演算子 自動プロパティ(※変更) 空のコンストラクタ(※追加) イベント処理(※変更) イディオム タブとスペースではスペースを使う ifの中括弧の省略はしない 否
.NET コーディング規則 - C#
コーディング規則は、開発チーム内でコードの読みやすさ、一貫性、コラボレーションを維持するために不可欠です。 業界のプラクティスと確立されたガイドラインに従っているコードは、理解、保守、拡張が容易です。 ほとんどのプロジェクトでは、コード規則を通じて一貫したスタイルが適用されます。 dotnet/docs プロジェクトと dotnet/samples プロジェクトも例外ではありません。 この一連の記事では、コーディング規則と、それらを適用するために使用するツールについて説明します。 規則をそのまま使用することも、チームのニーズに合わせて変更することもできます。 次のゴールに基づいて規則を選択しました。 正確性: サンプルがコピーされ、アプリケーションに貼り付けられます。 そのため、複数の編集を行った後でも、回復性と正確性を備えたコードを作成する必要があります。 教育: サンプルの目的は、.N
.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
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