ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。 借助此功能，可以使用应用程序的可用数据进行自动预测。 机器学习应用程序利用数据中的模式来进行预测，而不需要进行显式编程。
我们很高兴地宣布ML.NET 1.2 和模型生成器和 CLI 的更新。ML.NET是 .NET 开发人员的开源和跨平台机器学习框架。ML.NET还包括模型生成器(Visual Studio 的简单 UI 工具)和ML.NET CLI(命令行界面),以便使用自动机器学习 (AutoML) 构建自定义机器学习 (ML) 模型变得超级简单。
在软件开发中，逆向工程可以看作是一种从代码到模型的过程，即根据已有的源代码生成对应的模型。这个模型可能是一种更高层次、更抽象的表现形式，例如UML（统一建模语言）图。
.NET团队在 2023.11.28 在博客上正式发布了 ML.NET 3.0：：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-3-0/[1]，强调了两个主要的兴趣点，即深度学习和数据处理，使开发人员能够完全在 .NET 生态系统中创建注入 AI 的应用程序。开源 ML.NET 框架[2]的主要卖点，旨在帮助开发人员能够使用C#和F#构建自定义ML模型并将其集成到应用程序中。这是通过命令行 （CLI） 和模型生成器等工具完成的，或者创建像大型语言模型 （LLM） 这样的结构来完成，这些模型为 ChatGPT 和 无处不在的“Copilot”AI 助手提供支持。
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但是对于生成问题，却没有这样红利。在深度学习出现之初，生成问题几乎是止步不前的。原因为——生成模型是一个无中生有的模型，没有一个具体的标准来判别说这个生成的结果到底是好还是不好，比如说图像风格转换就是一个这样的问题。又比如说漫画上色也是这样一个问题，就算上了色也无法判断这个模型的好坏。又比如图像生成文本，我们也很难有一个指标去判断好坏。因为这些问题的特点，我们无法利用判别模型的诸多技术。
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder （一个简单的UI工具）和 CLI ，使用自动机器学习（AutoML）构建自定义机器学习（ML）模型变得非常容易。
# 导入库 from keras.callbacks import TensorBoard # 创建tensorboard对象， 结果保存在logs目录下 tensorboard = TensorBoard(log_dir='logs/{}'.format(NAME),histogram_freq=1,write_grads=True) # 在模型生成器函数作为回调参数 model.fit_generator( generator=train_generator, epoc
2、在main的resource目录下创建generatorConfig.xml文件
最近被react的性能问题折腾惨了，在实际项目开发中，组件的深度可能很深很深，而react的更新机制本质上还是一种全量的脏检查，也就是从当前组件开始，把它作为根节点的整棵树都检查一遍，并且在这过程中做diff，中间涉及一些算法，这些算法说来说去还是因为它存在性能问题，需要靠复杂的算法来迎合react这种脏检查带来的坏处。那么，有没有一种办法，可以避免这种脏检查，也就是在整棵树中，我只需要更新其中一个节点即可。Mobx提供了一种创新的方法，就是对组件所需要的数据进行收集，只有当这个数据发生变化的时候，这个组件才需要重新渲染。这里面还涉及到整个项目中所有组件本身的设计问题。本文尝试基于mobx的这种思路，提出一种基于依赖收集的最小化更新组件技术。
上篇给大家从零开始搭建了一个我们的ASP.NET Core CMS系统的开发框架，具体为什么那样设计我也已经在第十篇文章中进行了说明。不过文章发布后很多人都说了这样的分层不是很合理，什么数据库实体应该跟仓储放在一起形成领域对象，什么ViewModel应该放在应用层结构仓储层与UI层。其实我想说的是，这样都没问题，看你自己的理解了！我上篇文章已经说了，如果你愿意，完全可以把所有的层融合在一起，随意合并分离这个依你个人喜好。 我也是本着简单原则以及合适原则的思想来进行那样的分层结构，觉得这样层次更分明些。还有虽然现在DDD的思想很流行，但是实现起来确很复杂，小项目就别那样折腾了。如果你有不同的意见，欢迎加群讨论。什么？你问我群号？自己找去，我才不会告诉你！
静电说：hello各位小伙伴们，新一期的Figma插件推荐合集来啦！这次推荐的是全新的，也是近期非常好用的插件哦。一起来看看吧！
机器之心报道 编辑：泽南、杜伟 文本到 3D 模型生成的速度一下提升了 600 倍，代码也已开源。 文本生成图像的 AI 最近已经火到了圈外，不论是 DALL-E 2、DeepAI 还是 Stable Diffusion，人人都在调用 AI 算法搞绘画艺术，研究对 AI 讲的「咒语」。不断进化的技术推动了文生图生态的蓬勃发展，甚至还催生出了独角兽创业公司 Stability AI。 技术发展的脚步并没有停止，下个突破可能是 3D 模型生成了：本周，OpenAI 开源的 3D 模型生成器 Point-E 引
OpenAI Davinci 是一个功能强大的 SaaS 平台，允许您的用户使用先进的 OpenAI 人工智能技术生成各种文本内容，例如 28 种语言的文章、博客、广告、媒体等。 您的用户可以产生的潜力基本上是无穷无尽的。 用户还可以通过 OpenAI DALL-E AI Solution 对图像进行描述来生成 AI 图像。 Davinci 有一个强大的后端管理面板，允许您控制您希望每个用户组使用哪种 Openai 模型（Ada、Babbage、Curie、Davinci）。 您还可以创建精细的订阅计划，其中包括要使用的精确模型和大量附加功能。 它的写作助手功能适用于任何业务，有助于节省大量时间。 立即使用 Davinci 在几分钟内开始您的个人 SaaS 业务！
逆向工程 逆向工程概念 MBG概念 步骤1: 导入相关依赖 引入mybatis-generator.xml配置，建议从官网文档粘贴后，进行配置修改 使用代码运行，也可以用命令行 效果 小tips 使用插件方式启动mbg，需要在build标签中进行设置，以及引入最开始给的插件依赖 MBG的具体使用看这篇文章 逆向工程概念 📷 ---- MBG概念 📷 ---- 步骤1: 导入相关依赖 <dependency> <
原文地址：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0/
逆向工程小伙伴可能都知道，可以根据公司大佬的数据库简单创建实体类和dao接口以及mapper的映射文件，逆向工程可能在数据库字段比较少的时候体现不会方便，但是当参与到数据库字段比较多的时候，我们不可能再一个个编写实体类了，此时我们的逆向工程就应运而生了；
虽然Django最适合用来开发新的应用，但也可以将它整合到遗留的数据库中。Django包含了很多工具，尽可能自动化解决这类问题。
对此，微软研究团队训练了一个CodeOcean数据集，包含了2万个指令实例的数据集，以及4个通用代码相关任务。
JeecgBoot 是一款基于代码生成器的低代码开发平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT，支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成，实现低代码开发!关于Java项目整理了100+Java项目视频+源码+笔记，地址：100+Java项目视频+源码+笔记
在做项目过程中，当面对很多表时，手动编写Mapper.xml、Mapper.java和pojo无疑是要人命，还容易出错，导致对数据库操作时各种异常。这就陷入了写bug，改bug的旋涡。
Pix2pix算法(Image-to-Image Translation,图像翻译) 来源于论文：Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
项目介绍 JeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v3.0 | 2021-11-01
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Jeecg-Boot 是一款基于代码生成器的智能开发平台！采用前后端分离架构：SpringBoot，Mybatis，Shiro，JWT，Vue&Ant Design。强大的代码生成器让前端和后台代码一键生成，不需要写任何代码，保持jeecg一贯的强大，绝对是全栈开发福音！！ JeecgBoot在提高UI能力的同时，降低了前后分离的开发成本，JeecgBoot还独创在线开发模式（No代码概念），一系列在线智能开发：在线配置表单、在线配置报表、在线图表设计、在线设计流程等等。
墨墨导读：数据库建模是在软件设计当中必不可少的环节，数据库建得怎么样，关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护 。正确而连贯的数据流可以对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。所以，建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。我们总结了12款数据库的建模工具，希望可以对数据库从业者提供一些帮助！
JeecgBoot 是一款基于代码生成器的低代码开发平台，零代码开发。JeecgBoot 采用开发模式：Online Coding 模式-> 代码生成器模式-> 手工 MERGE 智能开发，帮助解决 Java 项目 70% 的重复工作，让开发更多关注业务逻辑。
一款基于代码生成器的JAVA快速开发平台！全新架构前后端分离：SpringBoot 2.x，Ant Design&Vue&，Mybatis，Shiro，JWT。强大的代码生成器让前后端代码一键生成，无需写任何代码，绝对是全栈开发福音！！ JeecgBoot的宗旨是提高UI能力的同时,降低前后分离的开发成本，JeecgBoot还独创在线开发模式，No代码概念，一系列在线智能开发：在线配置表单、在线配置报表、在线设计流程等等。
项目地址：https://github.com/zhangdaiscott/jeecg-boot
机器之心专栏 字节跳动-智能创作团队 字节跳动 - 智能创作团队提出了一种用于学习轻量级 GAN 的在线多粒度蒸馏算法 OMGD。该算法能够把 GAN 模型的计算量减少到最低 1/46、参数量减少到最低 1/82 的程度，并保持原来的图像生成质量。 近年来，生成对抗网络（GAN）在图像生成、图像翻译等多种视觉应用中取得了显著成果。尽管 GAN 模型给图像生成带来了不同程度的提升，但大部分模型的部署都涉及巨大的计算资源和内存消耗。这成为在资源受限的移动设备或其他轻量级物联网设备上部署 GAN 的一个关键瓶颈。
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据说NI Multisim软件结合了直观的电路图捕捉和功能强大的仿真功能，能够快速、轻松、高效地对电路进行设计和验证。使用NI Multisim，您可以立即创建具有完整组件库的电路图，并通过工业标准SPICE模拟器模拟电路行为。在设计流程中，借助专业的高级SPICE分析和虚拟仪器，您可以对电路的设计进行快速验证，从而缩短建模循环。此外，NI Multisim与NI LabVIEW和SignalExpress软件的集成，进一步完善了具有强大技术的设计流程，能够使得模拟数据的实现建模测量更为精确。听起来NI Multisim真的非常易用、便捷呢！
作者：张代浩，京东商城资深架构师，一个抽象能力极强的前辈，我大致看了一下工程目录结构以及框架配置和源码，简直对作者佩服的五体投体，能抽象剥离的绝不写多余的代码！这里的内容均为jeecg官方的描述，只是作为一个记录！
MyGenerator是一个国外很不错的代码生成工具，有人觉得比CodeSmith简单、好用。所有api可以在帮助菜单中找到。
,在resources下新建generatorConfig.xml,配置文件详细信息如下
随着谷歌，Facebook发布他们的工具机器学习工具Tensorflow 2和PyTorch ，微软的CNTK 2.7之后不再继续更新（https://docs.microsoft.com/zh-cn/cognitive-toolkit/releasenotes/cntk_2_7_release_notes），Build 2019 微软也发布了ML.NET 1.0 ,这是一个面向机器学习开发者的新框架。可以说2019年是机器学习社区普及化的一年，所有的这些发布清楚地表明了IT行业的发展方向。从数据集改进模型到新的模型更新，以及优化硬件。
继年初推出的DALL-E 2用天才画笔惊艳所有人之后，周二OpenAI发布了最新的图像生成模型「POINT-E」，它可通过文本直接生成3D模型。
项目介绍 JeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v2.4.2 | 2021-01-2
基于Springboot后台，前台vue.js跨域前端，Activiti6工作流的开发框架；是一个非常不错的工作流程开发框架；比较适合做中小型OA项目。
收藏：http://www.oschina.net/project/tag/83/db-model
做现在这破项目boss还觉得进度慢，时间其实都浪费在了基础的CRUD上了，一个上午好不容易调通从action到service在到dao在到数据 库的crud。
Qwen2 是 Qwen 团队推出的大型语言模型新系列。之前，我们发布了 Qwen 系列，包括 Qwen-72B、Qwen-1.8B、Qwen-VL、Qwen-Audio 等。
作者：Guangda Huzhang、Zhen-Jia Pang、Yang Yu等
博文来源：www.fhadmin.org/webnewsdetail12.html
最近，人们对从单个图像而不是从大型数据集学习生成模型的潜力产生了兴趣。这项任务意义重大，因为它意味着生成模型可以用于无法收集大型数据集的领域。然而，训练一个能够仅从单个样本生成逼真图像的模型是一个难题。在这项工作中，我们进行了大量实验，以了解训练这些方法的挑战，并提出了一些最佳实践，我们发现这些实践使我们能够比以前的工作产生更好的结果。一个关键点是，与之前的单图像生成方法不同，我们以顺序的多阶段方式同时训练多个阶段，使我们能够用较少的阶段来学习提高图像分辨率的模型。与最近的最新基线相比，我们的模型训练速度快了六倍，参数更少，并且可以更好地捕捉图像的全局结构。
需求设计主要参考天猫商城的购物流程：用户从注册开始，到完成登录，浏览商品，加入购物车，进行下单，确认收货，评价等一系列操作。 作为模拟天猫商城系统的核心组成部分之一，采用SSM框架的天猫数据管理后台包含商品管理，订单管理，类别管理，用户管理和交易额统计等模块，实现了对整个商城的一站式管理和维护。后端页面兼容IE10及以上现代浏览器，Chrome,Edge,Firebox等浏览器表现效果最佳。
混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据
在前三篇文章中，我们分别介绍了需求、设计、以及测试管理的实现功能，本篇我们一起来实现多数据源和业务持久层开发。
博文来源：http://www.fhadmin.org/webnewsdetail13.html
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