【OpenVINO™】在C#中使用 OpenVINO™ 部署 YOLOv10 模型實現目標

来源:https://www.cnblogs.com/guojin-blogs/p/18215648
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最近YOLO家族又添新成員：YOLOv10，YOLOv10 提出了一種一致的雙任務方法，用於無nms訓練的YOLOs，它同時帶來了具有競爭力的性能和較低的推理延遲。此外，還介紹了整體效率-精度驅動的模型設計策略,從效率和精度兩個角度對YOLOs的各個組成部分進行了全面優化，大大降低了計算開銷，增強了... ...


  最近YOLO家族又添新成員：YOLOv10，YOLOv10 提出了一種一致的雙任務方法，用於無nms訓練的YOLOs，它同時帶來了具有競爭力的性能和較低的推理延遲。此外，還介紹了整體效率-精度驅動的模型設計策略,從效率和精度兩個角度對YOLOs的各個組成部分進行了全面優化，大大降低了計算開銷，增強了性能。在本文中，我們將結合OpenVINO™ C# API 使用最新發佈的OpenVINO™ 2024.1部署YOLOv10 目標檢測模型

  OpenVINO™ C# API項目鏈接：

https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API.git

  使用 OpenVINO™ C# API 部署 YOLOv10 全部源碼：

https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov10/

1. 前言

1.1 OpenVINO™ C# API

  英特爾發行版 OpenVINO™ 工具套件基於 oneAPI 而開發，可以加快高性能電腦視覺和深度學習視覺應用開發速度工具套件，適用於從邊緣到雲的各種英特爾平臺上，幫助用戶更快地將更準確的真實世界結果部署到生產系統中。通過簡化的開發工作流程，OpenVINO™ 可賦能開發者在現實世界中部署高性能應用程式和演算法。

  2024年4月25日，英特爾發佈了開源 OpenVINO™ 2024.1 工具包，用於在各種硬體上優化和部署人工智慧推理。更新了更多的 Gen AI 覆蓋範圍和框架集成，以最大限度地減少代碼更改。同時提供了更廣泛的 LLM 模型支持和更多的模型壓縮技術。通過壓縮嵌入的額外優化減少了 LLM 編譯時間，改進了採用英特爾®高級矩陣擴展 （Intel® AMX） 的第 4 代和第 5 代英特爾®至強®處理器上 LLM 的第 1 令牌性能。通過對英特爾®銳炫™ GPU 的 oneDNN、INT4 和 INT8 支持，實現更好的 LLM 壓縮和改進的性能。最後實現了更高的可移植性和性能，可在邊緣、雲端或本地運行 AI。

  OpenVINO™ C# API 是一個 OpenVINO™ 的 .Net wrapper，應用最新的 OpenVINO™ 庫開發，通過 OpenVINO™ C API 實現 .Net 對 OpenVINO™ Runtime 調用，使用習慣與 OpenVINO™ C++ API 一致。OpenVINO™ C# API 由於是基於 OpenVINO™ 開發，所支持的平臺與 OpenVINO™ 完全一致，具體信息可以參考 OpenVINO™。通過使用 OpenVINO™ C# API，可以在 .NET、.NET Framework等框架下使用 C# 語言實現深度學習模型在指定平臺推理加速。

  下表為當前發佈的 OpenVINO™ C# API NuGet Package，支持多個目標平臺，可以通過NuGet一鍵安裝所有依賴。

Core Managed Libraries

Package Description Link
OpenVINO.CSharp.API OpenVINO C# API core libraries NuGet Gallery
OpenVINO.CSharp.API.Extensions OpenVINO C# API core extensions libraries NuGet Gallery
OpenVINO.CSharp.API.Extensions.OpenCvSharp OpenVINO C# API core extensions libraries use OpenCvSharp NuGet Gallery
OpenVINO.CSharp.API.Extensions.EmguCV OpenVINO C# API core extensions libraries use EmguCV NuGet Gallery

Native Runtime Libraries

Package Description Link
OpenVINO.runtime.win Native bindings for Windows NuGet Gallery
OpenVINO.runtime.ubuntu.22-x86_64 Native bindings for ubuntu.22-x86_64 NuGet Gallery
OpenVINO.runtime.ubuntu.20-x86_64 Native bindings for ubuntu.20-x86_64 NuGet Gallery
OpenVINO.runtime.ubuntu.18-x86_64 Native bindings for ubuntu.18-x86_64 NuGet Gallery
OpenVINO.runtime.debian9-arm64 Native bindings for debian9-arm64 NuGet Gallery
OpenVINO.runtime.debian9-armhf Native bindings for debian9-armhf NuGet Gallery
OpenVINO.runtime.centos7-x86_64 Native bindings for centos7-x86_64 NuGet Gallery
OpenVINO.runtime.rhel8-x86_64 Native bindings for rhel8-x86_64 NuGet Gallery
OpenVINO.runtime.macos-x86_64 Native bindings for macos-x86_64 NuGet Gallery
OpenVINO.runtime.macos-arm64 Native bindings for macos-arm64 NuGet Gallery

1.2 YOLOv10

  在過去的幾年裡，由於在計算成本和檢測性能之間取得了有效的平衡，YOLOs已經成為實時目標檢測領域的主導範式。然而，對非最大抑制(NMS)的後處理依賴阻礙了yolo的端到端部署，並對推理延遲產生不利影響。為瞭解決這些問題，首先提出了一種一致的雙任務方法，用於無nms訓練的YOLOs，它同時帶來了具有競爭力的性能和較低的推理延遲。此外，我們還介紹了整體效率-精度驅動的模型設計策略。我們從效率和精度兩個角度對YOLOs的各個組成部分進行了全面優化，大大降低了計算開銷，增強了性能。我們的努力成果是用於實時端到端目標檢測的新一代YOLO系列，稱為YOLOv10。大量的實驗表明，YOLOv10在各種模型尺度上都達到了最先進的性能和效率。例如，我們的YOLOv10-S在COCO上類似的AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOPs減少2.8倍。與YOLOv9-C相比，在相同性能下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。

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  下圖為YOLOv10官方提供的模型訓練精度以及不同模型數據量，可以看出YOLOv10與之前其他系列相比，數據量在減少的同時，精度依舊有所提升。

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2. 模型獲取

2.1 源碼下載

  YOLOv10 模型需要源碼進行下載，首先克隆GitHub上的源碼，輸入以下指令：

git clone https://github.com/THU-MIG/yolov10.git
cd yolov10

2.2 配置環境

  接下來安裝模型下載以及轉換環境，此處使用Anaconda進行程式集管理，輸入以下指令創建一個yolov10環境：

conda create -n yolov10 python=3.9
conda activate yolov10
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

  然後安裝OpenVINO™環境，輸入以下指令：

pip install openvino==2024.1.0

2.3 下載模型

  首先導出目標識別模型，此處以官方預訓練模型為例，首先下載預訓練模型文件，然後調用yolo導出ONBNX格式的模型文件，最後使用 OpenVINO™ 的模型轉換命令將模型轉為IR格式，依次輸入以下指令即可：

wget https://github.com/jameslahm/yolov10/releases/download/v1.0/yolov10s.pt
yolo export model=yolov10s.pt format=onnx opset=13 simplify
ovc yolov10s.onnx

image-20240525185303768

  模型的結構如下圖所示：

image-20240525185348430

3. Yolov10 項目配置

3.1 項目創建與環境配置

  在Windows平臺開發者可以使用Visual Studio平臺開發程式，但無法跨平臺實現，為了實現跨平臺，此處採用dotnet指令進行項目的創建和配置。

  首先使用dotnet創建一個測試項目，在終端中輸入一下指令：

dotnet new console --framework net6.0 --use-program-main -o yolov10

  此處以Windows平臺為例安裝項目依賴，首先是安裝OpenVINO™ C# API項目依賴，在命令行中輸入以下指令即可：

dotnet add package OpenVINO.CSharp.API
dotnet add package OpenVINO.runtime.win
dotnet add package OpenVINO.CSharp.API.Extensions
dotnet add package OpenVINO.CSharp.API.Extensions.OpenCvSharp

  關於在不同平臺上搭建 OpenVINO™ C# API 開發環境請參考以下文章： 《在Windows上搭建OpenVINO™C#開發環境》 、《在Linux上搭建OpenVINO™C#開發環境》、《在MacOS上搭建OpenVINO™C#開發環境》

接下來安裝使用到的圖像處理庫 OpenCvSharp，在命令行中輸入以下指令即可：

dotnet add package OpenCvSharp4
dotnet add package OpenCvSharp4.Extensions
dotnet add package OpenCvSharp4.runtime.win

  關於在其他平臺上搭建 OpenCvSharp 開發環境請參考以下文章：《【OpenCV】在Linux上使用OpenCvSharp》 、《【OpenCV】在MacOS上使用OpenCvSharp》

添加完成項目依賴後，項目的配置文件如下所示：

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">

  <PropertyGroup>
    <OutputType>Exe</OutputType>
    <TargetFramework>net6.0</TargetFramework>
    <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
    <Nullable>enable</Nullable>
  </PropertyGroup>
  
  <ItemGroup>
    <PackageReference Include="OpenCvSharp4" Version="4.9.0.20240103" />
    <PackageReference Include="OpenCvSharp4.Extensions" Version="4.9.0.20240103" />
    <PackageReference Include="OpenCvSharp4.runtime.win" Version="4.9.0.20240103" />
    <PackageReference Include="OpenVINO.CSharp.API" Version="2024.0.0.1" />
    <PackageReference Include="OpenVINO.CSharp.API.Extensions.OpenCvSharp" Version="1.0.4" />
    <PackageReference Include="OpenVINO.runtime.win" Version="2024.0.0.1" />
  </ItemGroup>

</Project>

3.2 定義模型預測方法

  使用 OpenVINO™ C# API 部署模型主要包括以下幾個步驟：

  • 初始化 OpenVINO Runtime Core
  • 讀取本地模型（將圖片數據預處理方式編譯到模型）
  • 將模型編譯到指定設備
  • 創建推理通道
  • 處理圖像輸入數據
  • 設置推理輸入數據
  • 模型推理
  • 獲取推理結果
  • 處理結果數據

3.2.1 定義目標檢測模型方法

  按照 OpenVINO™ C# API 部署深度學習模型的步驟，編寫YOLOv10模型部署流程，在之前的項目里，我們已經部署了YOLOv5~9等一系列模型，其部署流程是基本一致的，YOLOv10模型部署代碼如下所示：

static void yolov10_det(string model_path, string image_path, string device)
{
    // -------- Step 1. Initialize OpenVINO Runtime Core --------
    Core core = new Core();
    // -------- Step 2. Read inference model --------
    Model model = core.read_model(model_path);
    OvExtensions.printf_model_info(model);
    // -------- Step 3. Loading a model to the device --------
    CompiledModel compiled_model = core.compile_model(model, device);
    // -------- Step 4. Create an infer request --------
    InferRequest infer_request = compiled_model.create_infer_request();
    // -------- Step 5. Process input images --------
    Mat image = new Mat(image_path); // Read image by opencvsharp
    int max_image_length = image.Cols > image.Rows ? image.Cols : image.Rows;
    Mat max_image = Mat.Zeros(new OpenCvSharp.Size(max_image_length, max_image_length), MatType.CV_8UC3);
    Rect roi = new Rect(0, 0, image.Cols, image.Rows);
    image.CopyTo(new Mat(max_image, roi));
    float factor = (float)(max_image_length / 640.0);
    // -------- Step 6. Set up input data --------
    Tensor input_tensor = infer_request.get_input_tensor();
    Shape input_shape = input_tensor.get_shape();
    Mat input_mat = CvDnn.BlobFromImage(max_image, 1.0 / 255.0, new OpenCvSharp.Size(input_shape[2], input_shape[3]), 0, true, false);
    float[] input_data = new float[input_shape[1] * input_shape[2] * input_shape[3]];
    Marshal.Copy(input_mat.Ptr(0), input_data, 0, input_data.Length);
    input_tensor.set_data<float>(input_data);
    // -------- Step 7. Do inference synchronously --------
    infer_request.infer();
    // -------- Step 8. Get infer result data --------
    Tensor output_tensor = infer_request.get_output_tensor();
    int output_length = (int)output_tensor.get_size();
    float[] output_data = output_tensor.get_data<float>(output_length);
    // -------- Step 9. Process reault  --------
    List<Rect> position_boxes = new List<Rect>();
    List<int> class_ids = new List<int>();
    List<float> confidences = new List<float>();
    // Preprocessing output results
    for (int i = 0; i < output_data.Length / 6; i++)
    {
        int s = 6 * i;
        if ((float)output_data[s + 4] > 0.5)
        {
            float cx = output_data[s + 0];
            float cy = output_data[s + 1];
            float dx = output_data[s + 2];
            float dy = output_data[s + 3];
            int x = (int)((cx) * factor);
            int y = (int)((cy) * factor);
            int width = (int)((dx - cx) * factor);
            int height = (int)((dy - cy) * factor);
            Rect box = new Rect();
            box.X = x;
            box.Y = y;
            box.Width = width;
            box.Height = height;

            position_boxes.Add(box);
            class_ids.Add((int)output_data[s + 5]);
            confidences.Add((float)output_data[s + 4]);
        }
    }

    for (int i = 0; i < class_ids.Count; i++)
    {
        int index = i;
        Cv2.Rectangle(image, position_boxes[index], new Scalar(0, 0, 255), 2, LineTypes.Link8);
        Cv2.Rectangle(image, new OpenCvSharp.Point(position_boxes[index].TopLeft.X, position_boxes[index].TopLeft.Y + 30),
            new OpenCvSharp.Point(position_boxes[index].BottomRight.X, position_boxes[index].TopLeft.Y), new Scalar(0, 255, 255), -1);
        Cv2.PutText(image, class_ids[index] + "-" + confidences[index].ToString("0.00"),
            new OpenCvSharp.Point(position_boxes[index].X, position_boxes[index].Y + 25),
            HersheyFonts.HersheySimplex, 0.8, new Scalar(0, 0, 0), 2);
    }
    string output_path = Path.Combine(Path.GetDirectoryName(Path.GetFullPath(image_path)),
        Path.GetFileNameWithoutExtension(image_path) + "_result.jpg");
    Cv2.ImWrite(output_path, image);
    Slog.INFO("The result save to " + output_path);
    Cv2.ImShow("Result", image);
    Cv2.WaitKey(0);
}

3.2.2 使用OpenVINO™ 預處理介面編譯模型

  OpenVINO™提供了推理數據預處理介面，用戶可以更具模型的輸入數據預處理方式進行設置。在讀取本地模型後，調用數據預處理介面，按照模型要求的數據預處理方式進行輸入配置，然後再將配置好的預處理介面與模型編譯到一起，這樣便實現了將模型預處理與模型結合在一起，實現OpenVINO對於處理過程的加速。主要是現在代碼如下所示：

static void yolov10_det_process(string model_path, string image_path, string device)
{
    // -------- Step 1. Initialize OpenVINO Runtime Core --------
    Core core = new Core();
    // -------- Step 2. Read inference model --------
    Model model = core.read_model(model_path);
    OvExtensions.printf_model_info(model);
    PrePostProcessor processor = new PrePostProcessor(model);
    Tensor input_tensor_pro = new Tensor(new OvType(ElementType.U8), new Shape(1, 640, 640, 3));
    InputInfo input_info = processor.input(0);
    InputTensorInfo input_tensor_info = input_info.tensor();
    input_tensor_info.set_from(input_tensor_pro).set_layout(new Layout("NHWC")).set_color_format(ColorFormat.BGR);

    PreProcessSteps process_steps = input_info.preprocess();
    process_steps.convert_color(ColorFormat.RGB).resize(ResizeAlgorithm.RESIZE_LINEAR)
        .convert_element_type(new OvType(ElementType.F32)).scale(255.0f).convert_layout(new Layout("NCHW"));
    Model new_model = processor.build();
    // -------- Step 3. Loading a model to the device --------
    CompiledModel compiled_model = core.compile_model(new_model, device);
    // -------- Step 4. Create an infer request --------
    InferRequest infer_request = compiled_model.create_infer_request();
    // -------- Step 5. Process input images --------
    Mat image = new Mat(image_path); // Read image by opencvsharp
    int max_image_length = image.Cols > image.Rows ? image.Cols : image.Rows;
    Mat max_image = Mat.Zeros(new OpenCvSharp.Size(max_image_length, max_image_length), MatType.CV_8UC3);
    Rect roi = new Rect(0, 0, image.Cols, image.Rows);
    image.CopyTo(new Mat(max_image, roi));
    Cv2.Resize(max_image, max_image, new OpenCvSharp.Size(640, 640));
    float factor = (float)(max_image_length / 640.0);
    // -------- Step 6. Set up input data --------
    Tensor input_tensor = infer_request.get_input_tensor();
    Shape input_shape = input_tensor.get_shape();
    byte[] input_data = new byte[input_shape[1] * input_shape[2] * input_shape[3]];
    //max_image.GetArray<int>(out input_data);
    Marshal.Copy(max_image.Ptr(0), input_data, 0, input_data.Length);
    IntPtr destination = input_tensor.data();
    Marshal.Copy(input_data, 0, destination, input_data.Length);
    // -------- Step 7. Do inference synchronously --------
	... ...(後續與上文代碼一致)
}

3.2 模型預測方法調用

  定義完模型推理介面後，便可以在主函數里進行調用。此處為了讓大家更好的復現本文代碼，提供了線上模型，用戶只需要運行以下代碼，便可以直接下載轉換好的模型進行模型推理，無需再自行轉換，主函數代碼如下所示：

static void Main(string[] args)
{
    string model_path = "";
    string image_path = "";
    string device = "AUTO";
    if (args.Length == 0)
    {
        if (!Directory.Exists("./model"))
        {
            Directory.CreateDirectory("./model");
        }
        if (!File.Exists("./model/yolov10s.bin") && !File.Exists("./model/yolov10s.bin"))
        {
            if (!File.Exists("./model/yolov10s.tar"))
            {
                _ = Download.download_file_async("https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples/releases/download/Model/yolov10s.tar",
                    "./model/yolov10s.tar").Result;
            }
            Download.unzip("./model/yolov10s.tar", "./model/");
        }

        if (!File.Exists("./model/test_image.jpg"))
        {
            _ = Download.download_file_async("https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples/releases/download/Image/test_det_02.jpg",
                "./model/test_image.jpg").Result;
        }
        model_path = "./model/yolov10s.xml";
        image_path = "./model/test_image.jpg";
    }
    else if (args.Length >= 2)
    {
        model_path = args[0];
        image_path = args[1];
        device = args[2];
    }
    else
    {
        Console.WriteLine("Please enter the correct command parameters, for example:");
        Console.WriteLine("> 1. dotnet run");
        Console.WriteLine("> 2. dotnet run <model path> <image path> <device name>");
    }
    // -------- Get OpenVINO runtime version --------

    OpenVinoSharp.Version version = Ov.get_openvino_version();

    Slog.INFO("---- OpenVINO INFO----");
    Slog.INFO("Description : " + version.description);
    Slog.INFO("Build number: " + version.buildNumber);

    Slog.INFO("Predict model files: " + model_path);
    Slog.INFO("Predict image  files: " + image_path);
    Slog.INFO("Inference device: " + device);
    Slog.INFO("Start yolov8 model inference.");

    //yolov10_det(model_path, image_path, device);
    yolov10_det_process(model_path, image_path, device);
}

代碼提示：

​ 由於篇幅限制，上文中只展示了部分代碼，想要獲取全部源碼，請訪問項目GitHub自行下載：

​ 使用OpenVINO™ C# API部署YOLOv10目標檢測模型：

https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov10/yolov10_det_opencvsharp/Program.cs

此外為了滿足習慣使用EmguCV處理圖像數據的開發者，此處我們也提供了EmguCV版本代碼：、

​ 使用OpenVINO™ C# API部署YOLOv10目標檢測模型：

https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov10/yolov10_det_emgucv/Program.cs

4. 項目運行與演示

4.1 項目編譯和運行

  接下來輸入項目編譯指令進行項目編譯，輸入以下指令即可：

dotnet build

  接下來運行編譯後的程式文件，在CMD中輸入以下指令，運行編譯後的項目文件：

dotnet run --no-build

運行後項目輸出為：

4.2 YOLOv10 目標檢測模型運行結果

  下圖為YOLOv10 目標檢測模型運行輸出信息，此處我們使用線上轉換好的模型進行推理。，首先會下載指定模型以及推理數據到本地，這樣避免了開發者在自己配置環境和下載模型；接下來是輸出列印 OpenVINO™ 版本信息，此處我們使用NuGet安裝的依賴項，已經是OpenVINO™ 2024.0最新版本；接下來就是列印相關的模型信息，並輸出每個過程所消耗時間。

image-20240525185650687

  下圖為使用YOLOv10 目標檢測模型推理結果：

image-20240525185823557

5. 總結

   在該項目中，我們結合之前開發的 OpenVINO™ C# API 項目部署YOLOv10模型，成功實現了對象目標檢測與實例分割，並且根據不同開發者的使用習慣，同時提供了OpenCvSharp以及Emgu.CV兩種版本，供各位開發者使用。最後如果各位開發者在使用中有任何問題，歡迎大家與我聯繫。


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  • wpf ToggleButton選中效果和一個登錄界面
    前言 QuestPDF 是一個開源 .NET 庫，用於生成 PDF 文檔。使用了C# Fluent API方式可簡化開發、減少錯誤並提高工作效率。利用它可以輕鬆生成 PDF 報告、發票、導出文件等。 項目介紹 QuestPDF 是一個革命性的開源 .NET 庫，它徹底改變了我們生成 PDF 文檔的方 ...
  • 彈幕樹洞項目功能新增篇
    項目地址 項目後端地址： https://github.com/ZyPLJ/ZYTteeHole 項目前端頁面地址： ZyPLJ/TreeHoleVue (github.com) https://github.com/ZyPLJ/TreeHoleVue 目前項目測試訪問地址： http://tree ...
  • 第27篇 sqlserver2022詳細安裝步驟
    話不多說，直接開乾 一.下載 1.官方鏈接下載： https://www.microsoft.com/zh-cn/sql-server/sql-server-downloads 2.在下載目錄中找到下麵這個小的安裝包 SQL2022-SSEI-Dev.exe，運行開始下載SQL server； 二. ...
  • .NET 開源高性能 MQTT 類庫
    前言 隨著物聯網（IoT）技術的迅猛發展，MQTT（消息隊列遙測傳輸）協議憑藉其輕量級和高效性，已成為眾多物聯網應用的首選通信標準。 MQTTnet 作為一個高性能的 .NET 開源庫，為 .NET 平臺上的 MQTT 客戶端與伺服器開發提供了強大的支持。 本文將全面介紹 MQTTnet 的核心功能 ...
  • Serilog文檔翻譯系列（六） - 可用的接收器、增強器、格式化輸出
    Serilog支持多種接收器用於日誌存儲，增強器用於添加屬性，LogContext管理動態屬性，支持多種輸出格式包括純文本、JSON及ExpressionTemplate。還提供了自定義格式化選項，適用於不同需求。 ...
  • 警惕 Visual Studio 屬性求值副作用導致邏輯不符合預期
    目錄簡介獲取 HTML 文檔解析 HTML 文檔測試參考文章 簡介 動態內容網站使用 JavaScript 腳本動態檢索和渲染數據，爬取信息時需要模擬瀏覽器行為，否則獲取到的源碼基本是空的。 本文使用的爬取步驟如下： 使用 Selenium 獲取渲染後的 HTML 文檔 使用 HtmlAgility ...
  • [使用目前最新版]HybridCLR6.9.0+YooAsset2.2.4實現純C# Unity熱更新方案 (一)
    1.前言 什麼是熱更新 游戲或者軟體更新時，無需重新下載客戶端進行安裝，而是在應用程式啟動的情況下，在內部進行資源或者代碼更新 Unity目前常用熱更新解決方案 HybridCLR，Xlua，ILRuntime等 Unity目前常用資源管理解決方案 AssetBundles，Addressable， ...
  • 在 ASP.NET Core Web API 中使用操作篩選器統一處理通用操作
    本文章主要是在C# ASP.NET Core Web API框架實現向手機發送驗證碼簡訊功能。這裡我選擇是一個互億無線簡訊驗證碼平臺，其實像阿裡雲，騰訊雲上面也可以。 首先我們先去 互億無線 https://www.ihuyi.com/api/sms.html 去註冊一個賬號 註冊完成賬號後，它會送 ...
  • 第28篇 如何.net中實現高效可靠數據同步api
    通過以下方式可以高效，並保證數據同步的可靠性 1.API設計 使用RESTful設計，確保API端點明確，並使用適當的HTTP方法（如POST用於創建，PUT用於更新）。 設計清晰的請求和響應模型，以確保客戶端能夠理解預期格式。 2.數據驗證 在伺服器端進行嚴格的數據驗證，確保接收到的數據符合預期格 ...
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