中文文章目录说明

docs/articles/zh-cn 是 DocFX 中文概念文档源目录，不等同于“已经可以发布到公众号或博客的技术文章库”。这里同时包含：

• 用户教程和模型案例；
• API、ABI、生命周期和兼容性设计说明；
• CI/证据 schema/发布门禁的内部工程记录；
• Owner 输入、候选 proof 和 post-publish 模板；
• publishing 子目录中的文章规划与发布治理材料。

2026-08-09 复查时盘点到 361 个 Markdown 文件。严格发布目录当前收录 10 篇文章，这 10 篇都具备真实程序运行窗口截图和原图叠加识别结果，并由外层 models 目录中的 ONNX 对应支撑；其余 351 篇仍是项目文档、内部记录、非视觉实机教程、历史兼容入口或待完善稿。数量代表项目过程材料多，不代表有 361 篇完整成稿。

完整文章标准

技术文章只有同时满足以下条件，才可以标记为 complete-technical-article：

1. 先介绍项目、使用到的库、各依赖职责和目标读者。
2. 从环境、模型与图片获取开始，一步步完成项目创建、依赖配置、代码编写、编译和运行。
3. 有真实执行结果，不把模板、build-only、local feed 或指标卡片单独写成程序运行结果。
4. 图像模型文章至少有两张 PNG/JPEG/WebP：一张原图叠加识别结果，一张真实终端或软件运行页面截图。
5. 模型案例必须写明权重/ONNX 获取 URL、固定 revision、许可证、转换命令、ONNX 输入输出合同、SHA256 和外层 models 暂存路径。
6. 配图不得嵌入没有公开再分发授权的测试图片或第三方素材；图片来源和许可证必须可复核。
7. 正文命令使用工作区变量和相对路径，不堆叠盘符、用户名或某台机器的绝对路径。
8. 证据哈希、失败条件和 proof boundary 放在结果与复查部分，不代替教程主体。
9. 通过 eng/Test-TechnicalArticleCompleteness.ps1。

分类

分类	含义	可作为完整对外文章
complete-technical-article	正文、真实结果、配图、来源和边界齐全	内容完整，但公开发布仍需 Owner 授权
documentation-ready	适合作为项目文档，可能缺执行配图或独立叙事	否
internal-engineering-record	设计、门禁、schema、proof 或审计记录	否
draft-needs-runtime-or-images	教程骨架存在，但缺真实执行或配图	否
owner-input-template	等待外部/Owner 回填的模板	否

机器可读发布目录位于 publication-catalog.json。只有被显式列入 articles 且通过严格门禁的文件，才算内容完整；所有未列入文件默认是 project-documentation-not-publication-ready。

当前严格目录 10/10 通过的文章有：

• 使用 TensorRtSharp4.0 在 C# 中运行 ResNet18 图像分类。
• 使用项目自有数字图片完成 MNIST TensorRT 与 ONNX Runtime 双重验证。
• 使用 TensorRtSharp4.0 在 C# 中运行 YOLOv8n 目标检测。
• 使用 TensorRtSharp4.0 在 C# 中运行 LRASPP 语义分割。
• 使用 TensorRtSharp4.0 在 C# 中运行 YOLOv8n 图像分类。
• 使用 TensorRtSharp4.0 在 C# 中运行 YOLOv8n 姿态估计。
• 使用 TensorRtSharp4.0 在 C# 中运行 YOLOv8n OBB 旋转目标检测。
• 使用 TensorRtSharp4.0 在 C# 中运行 YOLOv8n 实例分割。

上述 6 篇 YoloVision 文章使用不含 local-package-consumer 的稳定 canonical 路径。旧文件名继续保留完整历史正文，供已有链接和证据合同兼容，但不再作为严格目录或公开导航入口。

• 使用 TensorRtSharp4.0 在 C# 中运行 YOLOv10n End-to-End 目标检测。
• 使用 TensorRtSharp4.0 在 C# 中运行官方 YOLOX-S 目标检测。

非模型实机文章不需要原图叠加结果，按独立标准检查真实运行窗口、依赖获取、完整代码流程、失败诊断和证据边界：

• 在 C# 中使用 TensorRtSharp4.0 动态编译并运行 CUDA Kernel。
• 使用 TensorRtSharp4.0 完成 Dynamic Shape 推理。
• 使用 TensorRtSharp4.0 管理推理输入、显存绑定与 GPU 输出读回。
• 使用 TensorRtSharp4.0 在 C# 中实现 CUDA 多流与 Event 同步。
• 用本地 NuGet 包验证 TensorRT IProgressMonitor：真实构建进度与安全取消。
• 用本地 NuGet 包验证 TensorRT IProfiler：即时计时、延迟上报与异常隔离。
• 用本地 NuGet 包验证 TensorRT ILogger：真实日志、生命周期与异常隔离。
• 用本地 NuGet 包验证 TensorRT IStreamReaderV2：安全所有权、真实读取与失败闭环。
• 使用 TensorRtSharp4.0 验证 TensorRT 10 同主版本兼容宿主。

模型转换和桌面工具文章需要真实模型构建、程序窗口、报告校验和清楚的 build/runtime 边界；只有声称完成推理的文章才必须提供输出语义校验。未经授权的输入图片不嵌入仓库：

• 使用 TensorRtSharp4.0 将 MNIST ONNX 转换为 TensorRT Engine 并推理。
• 使用项目自有数字图片完成 MNIST TensorRT 与 ONNX Runtime 双重验证。
• 使用 TensorRtExec GUI 将 ONNX 构建为 TensorRT Engine。
• 使用 TensorRtSharp4.0 从本地 NuGet 包加载 Refitted Plan 并完成 MNIST 推理。

其余模型教程即使已有真实 TensorRT 证据，在补齐原图叠加结果和真实程序窗口截图前，也不会标记为完整技术文章。

DocFX 构建成功只说明链接和站点生成正确，不等于外部文章已经发布，也不替代 public-package、post-publish、Owner acceptance 或 release proof。