OpenVINO C# API是英特尔OpenVINO工具的.NET封装库，支持C#开发者在Windows、Linux、macOS上高效运行深度学习模型推理。最新3.2版本优化了AI大模型支持，修复了已知问题，并完善了测试代码。该库具有高性能（零拷贝内存）、跨平台、异步推理和多设备支持（CPU/iGPU/GPU/NPU）等优势，适用于目标检测、图像分类、OCR等多种场景。开发者可通过NuGet快速

DeploySharp 0.0.8 震撼发布！这是一款专为 .NET 开发者打造的开源免费跨平台模型部署框架，全新支持 PP-OCR v4/v5 全系列模型，涵盖文本检测、方向分类、文字识别完整流程。框架打通了 OpenVINO、TensorRT、ONNX Runtime 三大主流推理引擎，同一段代码即可自由切换，在 RTX 3060 上推理速度狂飙至 23ms。无论你用 Intel CPU、NV

TensorRtSharp 3.0 是一个为 C# 开发者打造的 TensorRT 封装库，通过 NuGet 一键安装，提供完整的 GPU 推理加速功能。该库基于 TensorRT 10.x 开发，支持 CUDA 11/12，具备类型安全、自动资源管理等特性，显著提升 .NET 环境下的深度学习推理性能（速度提升 2-10 倍，显存降低 50%+）。安装简单，只需添加两个 NuGet 包，并通过环

C#操作Access数据库（vs2019）一、数据库连接与编程实现1、创建Access数据库2.数据库与C#建立连接3.编程实现数据库的读取2）代码部分二、数据库的操作1、在数据库某一表中增加一行数据。2、修改某一个数据的值3.查找数据表中某一字段中的数据对应的那一行数据4.在数据库中创建新表一、数据库连接与编程实现1、创建Access数据库1）打开Office Access新建一个空白数据库DA

DeploySharp：面向C#开发者的跨平台模型部署框架 DeploySharp是一款专为C#开发者设计的深度学习模型部署框架，支持OpenVINO和ONNX Runtime推理引擎，兼容YOLOv5-v12全系列模型以及Anomalib等主流模型。该框架采用模块化设计，通过核心命名空间DeploySharp集成模型加载、推理执行等功能，支持图像分类/检测/分割等任务。

摘要：基于DeploySharp开发的深度学习模型部署测试平台支持YOLOv5~v13系列模型，涵盖检测、分割、目标框和姿态估计等任务。平台提供OpenVINO和ONNX Runtime引擎，支持CPU、IGPU和GPU设备推理。项目提供.NET 6.0和.NET Framework 4.8版本，并展示了不同模型在不同硬件上的FPS性能测试结果。详细项目信息和性能数据可参考GitHub仓库链接。

基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN，支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。

DeploySharp：面向C#开发者的跨平台模型部署框架 DeploySharp是一款专为C#开发者设计的深度学习模型部署框架，支持OpenVINO和ONNX Runtime推理引擎，兼容YOLOv5-v12全系列模型以及Anomalib等主流模型。该框架采用模块化设计，通过核心命名空间DeploySharp集成模型加载、推理执行等功能，支持图像分类/检测/分割等任务。

基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN，支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。

OpenVINO C# API是英特尔OpenVINO工具的.NET封装库，支持C#开发者在Windows、Linux、macOS上高效运行深度学习模型推理。最新3.2版本优化了AI大模型支持，修复了已知问题，并完善了测试代码。该库具有高性能（零拷贝内存）、跨平台、异步推理和多设备支持（CPU/iGPU/GPU/NPU）等优势，适用于目标检测、图像分类、OCR等多种场景。开发者可通过NuGet快速