C++

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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·13/4/2026

TurboOCR: 270–1200 img/s OCR with Paddle + TensorRT (C++/CUDA, FP16) [P]

TurboOCR logra entre 270 y 1200 img/s de OCR optimizando PaddleOCR con C++/CUDA, TensorRT FP16, kernels fusionados y procesamiento por lotes, abordando los cuellos de botella de rendimiento de los enfoques basados en VLM. Esta solución mejora drásticamente el rendimiento para el procesamiento de documentos a gran escala y es adecuada para aplicaciones RAG en tiempo real.

CUDA Performance optimization TensorRT C++

CASEDEV.to AI·8/4/2026

How We Built Hydraulic 3D Simulation Software With Zero Human Code (And What We Learned Through the Pain)

A Fountain City desenvolveu um sistema de simulação hidráulica 3D para jogos, onde 18.000 linhas de código C# foram integralmente escritas por agentes de IA, sem intervenção humana direta. O artigo detalha o processo, os desafios e as lições aprendidas na criação deste software que simula o comportamento da água em paisagens.

Software Development Hydraulics code generation gaming

DOCDEV.to AI·21/4/2026

Building a C# Agent with Microsoft Agent Framework and Ollama

Este contenido describe la creación de un agente C# utilizando Microsoft Agent Framework 1.0 y Ollama, implementado en Azure Container Apps. Destaca la API drásticamente más simple del nuevo framework en comparación con Semantic Kernel, facilitando el desarrollo de agentes.

LLMs Microsoft Agent Framework Ollama C++

ARTICLEDEV.to AI·13/4/2026

MCP server for C# development with real NuGet reflection

sharp-mcp es una herramienta de análisis de C# basada en Roslyn para IA, que ofrece reflexión real de DLL de NuGet y edición segura de archivos en vivo. Busca resolver frustraciones comunes para desarrolladores .NET, como las alucinaciones de API por IA, límites de contexto y preocupaciones de privacidad, al mantener el código local.

NuGet privacy Roslyn AI tools

DOCDEV.to AI·hace 24d

Building a License Plate Recognition Engine in C++ — Part 2: Grayscale Image Preprocessing and Local Contrast Edge Detection

Este artículo, la segunda parte de una serie, detalla la etapa de preprocesamiento de imágenes para construir un motor de Reconocimiento de Matrículas (LPR) en C++. Cubre la generación de imágenes integrales, el análisis de contraste local y la extracción de mapas de bordes para mejorar las regiones que probablemente contengan caracteres de matrículas para sistemas en tiempo real.

LPR Image processing learning computer vision