.net nameof
时间: 2024-05-05 20:15:19 浏览: 71
The nameof operator is a feature in .NET that allows developers to retrieve the name of a variable, parameter, or member at compile time as a string. This can be useful for debugging, logging, and other scenarios where the name of an object needs to be referenced programmatically. The syntax for using the nameof operator is as follows:
```
string variableName = nameof(variable);
string parameterName = nameof(parameter);
string memberName = nameof(Type.member);
```
相关问题
vb.net json
您好!请问您需要关于 VB.NET 处理 JSON 数据的帮助吗?
如果是的话,可以使用 Newtonsoft.Json 库来处理 JSON 数据。您可以通过 NuGet 包管理器来安装该库。
以下是一个简单的示例代码,演示如何将 JSON 字符串转换为 VB.NET 对象:
```vb
Imports Newtonsoft.Json
' 定义一个类来表示 JSON 数据中的对象
Public Class Person
Public Property Name As String
Public Property Age As Integer
End Class
' JSON 字符串
Dim json As String = "{""Name"":""John Smith"",""Age"":30}"
' 将 JSON 字符串转换为 Person 对象
Dim person As Person = JsonConvert.DeserializeObject(Of Person)(json)
' 输出结果
Console.WriteLine("Name: " & person.Name)
Console.WriteLine("Age: " & person.Age)
```
输出结果为:
```
Name: John Smith
Age: 30
```
.net+yolov5
针对您的问题,我可以为您提供一些关于.NET和YOLOv5的信息。
首先,YOLOv5是一种目标检测算法,它可以在图像或视频中检测出多个对象的位置和类别。而.NET是一种跨平台的开发框架,它可以用于开发各种类型的应用程序,包括机器学习应用程序。
在.NET中,您可以使用ML.NET来加载和使用YOLOv5模型。ML.NET是.NET中的一个机器学习框架,它提供了一些用于训练和使用机器学习模型的工具和库。您可以使用ML.NET加载YOLOv5模型,并将其用于目标检测任务。
以下是使用ML.NET加载YOLOv5模型的示例代码:
```csharp
// 加载YOLOv5模型
var model = new OnnxModel("yolov5.onnx");
// 创建一个MLContext对象
var context = new MLContext();
// 创建一个输入数据对象
var input = new YoloV5Input
{
Image = new Bitmap("image.jpg")
};
// 创建一个预测管道
var pipeline = context.Transforms.ResizeImages(outputColumnName: "image", imageWidth: YoloV5Constants.ImageWidth, imageHeight: YoloV5Constants.ImageHeight, inputColumnName: nameof(YoloV5Input.Image))
.Append(context.Transforms.ExtractPixels(outputColumnName: "image", interleavePixelColors: YoloV5Constants.ChannelsLast, offsetImage: YoloV5Constants.Mean))
.Append(context.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: model.ModelPath, outputColumnNames: new[] { "output" }, inputColumnNames: new[] { "image" }));
// 进行预测
var predictionEngine = context.Model.CreatePredictionEngine<YoloV5Input, YoloV5Output>(pipeline);
var output = predictionEngine.Predict(input);
// 处理预测结果
foreach (var prediction in output.Predictions)
{
Console.WriteLine($"Object: {prediction.Label}, Confidence: {prediction.Confidence}, BoundingBox: {prediction.BoundingBox}");
}
```
上述代码中,我们首先加载了YOLOv5模型,然后创建了一个MLContext对象。接着,我们创建了一个输入数据对象,并使用ML.NET的一些转换操作对输入数据进行了处理。最后,我们使用ML.NET的预测引擎进行了预测,并处理了预测结果。
需要注意的是,上述代码中的YoloV5Input和YoloV5Output是自定义的数据类型,您需要根据您的模型和数据类型进行相应的修改。