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。
.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。
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。
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。
Pix2pix算法(Image-to-Image Translation,图像翻译) 来源于论文：Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
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。
https://www.cnblogs.com/shawshank/p/17390248.html
原文地址：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0/
1.1 CodeSmith 一款人气很旺国外的基于模板的dotnet代码生成器 官方网站：http：//www.codesmithtools.com 官方论坛：http：//forum.codesmithtools.com/default.aspx 版权形式：30天试用 开源：否 需要先注册确认后才能下载 1.2 MyGenerator MyGenerator是又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。 官方网站：http：//www.mygen
一款人气很旺国外的基于模板的dotnet代码生成器 官方网站：http：//www.codesmithtools.com 官方论坛：http：//forum.codesmithtools.com/default.aspx 版权形式：30天试用 开源：否 需要先注册确认后才能下载
官方论坛：http：//forum.codesmithtools.com/default.aspx
面向过程式的组织方式，充斥着大量的业务方法，可能会出现好多重复的细粒度的API，使用比较简单，易于上手，但是项目过大，会暴露出其问题，不易扩展
代码是敲出来的吗？是批量生成出来的吗？ No no no，代码是设计出来的！ 如果说到代码生成器，大家可能会想到三层、动软代码生成器、数据库表等等。其一般的思路是，先有数据库然后根据库里的表自动生成一系列的代码，包括实体类、持久化、业务层（空函数）、页面代码等，还可以生成数据库文档。这个确实很好很强大，可以免除程序员的机械式的敲代码的工作。 （“主要实现在对应数据库中表的基类代码的自动生成，包括生成属性、添加、修改、删除、查询、存在性、Model类构造等基础代码片断,支持不同3种架构代码生成，使
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。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOT
自己的SSM kind-permission Spring+SpringMVC+MyBatis+Shiro+MySQL+Redis+Maven+EasyUI+Bootstrap实现的通用权限管理系统 ,参考了一些优秀的开源项目，在gitee.com列为推荐项目项目结构 kind-perm-commmon 项目基础架构,常用工具封装 kind-perm-core 权限核心逻辑 kind-perm-web web页面相关 kind-session 基于redis的分布式session实现 kind-perm-w
今天，我们很高兴发布 .NET 7 预览版 2。.NET 7 的第二个预览版包括对 RegEx 源生成器的增强、将 NativeAOT 从实验状态转移到运行时的进展，以及对"dotnet new"CLI 的一系列重大改进经验。这些可供您立即获取_并_开始尝试新功能，例如： 在编译时使用源生成器而不是在运行时使用较慢的方法来构建专门的 RegEx 模式匹配引擎。 dotnet new利用 SDK 改进提供全新的简化选项卡完成体验来探索模板和参数。 不要削减用你自己的创新解决方案尝试 NativeAOT。 EF
选自arXiv 作者：David W. Romero等 机器之心编译 编辑：陈萍 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上
论文名称：PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation
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！
来源：机器之心 本文约2400字，建议阅读5分钟 来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOTA ！ 1998 年 L
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。
# 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
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。
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！
目录 第一章 开发环境 第二章 简介 第三章 Gentle.Net-1.5.0 下载文件包介绍 第四章 使用步骤 第五章 源码下载 第一章、开发环境： Vs 2010 + Sql 2005 + GentleNet 1.5.0 【Web网站程序 .Net Framework 3.5】 第二章、简介：Gentle.Net是一个开源的优秀O/R Mapping的对象持久化框架。具体的简介信息请点击这里。 此次使用的Gentle.Net版本为目前最新版本1.5.0，上一节已经介绍了一个优秀的orm映射框架NHibe
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！
我们从第一节搭建框架开始直到二十七节，权限管理已经告一段落，相信很多有跟上来的园友，已经搭配完成了，并能从模块创建授权分配和开发功能了 我没有发布所有源代码，但在14节发布了最后的一次源代码，之后的文章代码是完整的。 注：以后不会发布打包的源代码，我发布文章是献给想学习MVC的朋友，并不是共享结果的源代码，请大家不要再找我要 我们采用VS2012+MVC4+EF5+Unity(IOC)+EasyUI1.3.2(支持IE8)，虽然不是最新的，但却是最成熟的， 我们回顾一下历程，共完成大小十几个功能模块 1.搭
本文讨论一个很酷的项目 - 在 Linux 内核中运行的完整 Python 解释器。
本次介绍下出口易跨境电商物流供应链系统从单体应用过渡到面向服务的分布式系统架构的过程中，遇到的一些挑战和实现。其中包括了基于MongoDB建模和数据持久化方面上具体实践。 关于出口易物流 出口易物流是
.NET 8来了，开发一套基于.NET 8的快速开发框架吧，就叫Simple：https://gitee.com/VCodeWork/simple-framework
稳定扩散（Stable Diffusion）是一种用于图像生成的人工智能模型，它基于扩散过程。扩散过程是指，将一个图像经过多次迭代，逐渐变得模糊、扩散的过程。在这个过程中，图像的细节信息会逐渐消失，只保留下整体的结构信息。稳定扩散这个名字来源于这个过程的稳定性，即在扩散过程中，模型能够学习到图像的稳定特征，从而生成具有较高质量的图像。
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。
在企业软件开发过程中，大多数时间都是面向数据库表的增删改查开发。通过通用的增删改查代码生成器，可以有效的提高效率，降低成本；把有规则的重复性劳动让机器完成，解放开发人员。
在上一篇文章中，我们已经了解过领域驱动设计中一个很核心的对象-聚合。在现实场景中，我们往往需要将聚合持久化到某个地方，或者是从某个地方创建出聚合。此时就会使得领域对象与我们的基础架构产生紧密的耦合，那么我们应该怎么隔绝这一层耦合关系，使它们自身的职责界限更加清晰呢？是的，这就要用到我们今天要讲的内容 - 存储库。在很多地方，我们喜欢叫它为仓储，特别是在现有的AspNetCore应用中，大量的应用都在引入Repository这种东西。那么究竟什么是存储库呢？我们现在的使用方式是正确的吗？它在领域驱动设计中又扮演着怎样的角色呢？本文将从不同的角度来带大家重新认识一下“存储库”这个概念，并且给出相应的代码片段（本教程的代码片段都使用的是C#,后期的实战项目也是基于 DotNet Core 平台）。
CSS 在线渐变色搭配网址，你可以更改自己喜欢的渐变色或者使用提供的渐变色案例，只需单击【COPY CSS】复制 CSS 渐变色代码，马上用到你的网站设计里面。
Visual Studio2019 Preview中提供了图形界面的ML.Net，所以，只要我们安装Visual Studio2019 Preview就能简单的使用ML.Net了，因为我的电脑已经安装了Visual Studio2019，所以我不需要重头安装Visual Studio2019 Preview，只要更新即可。
Python 应用计算思维 零、序言 第一部分：计算思维导论 一、计算机科学基础 二、计算思维要素 三、理解算法和算法思维 四、理解逻辑推理 五、探究性问题分析 六、设计解决方案和解决流程 七、识别解决方案中的挑战 第二部分：应用 Python 和计算思维 八、Python 简介 九、理解输入和输出，设计求解算法 十、控制流程 十一、在简单挑战中使用计算思维和 Python 第三部分：将计算思维和 Python 用于数据处理、分析和应用 十二、在实验和数据分析问题中使用 Python 十三、使用分类
Django是一个python的web的快速开发框架，Django也是我接触的第一个web框架。这个框架是一个比较重的框架，有些人对这件事情比较诟病，但是开发起来比较快。实际用django写一段时间python web也会体会到比较重这个问题。但是这又引出了后面一个问题。
游戏服务器程序中，经常需要生成全局的唯一ID号，这个功能很常用，本文将介绍一种通用ID生成组件。游戏服务器程序中使用此组件的场景有： 创建角色时，为其分配唯一ID 创建物品时，每个物品需要唯一ID 创建宝宝、灵兽时需要唯一ID 原理介绍 ID生成器的原理就是使用全局整型变量，每次分配之后该变量递增1。由于服务器重启后全局变量失效，故全局变量需要持久化保存，相应的，服务器启动时从持久化中载入全局变量。ID生成器的工作流程为： 建议采用数据库作为持久化存储，本文以mysql为例
在某种形式上，我们使用了深度神经网络学习的从数据示例到标签的映射。这种学习称为判别学习，例如，我们希望能够区分照片中的猫和狗中的照片。分类器和回归器都是歧视性学习的例子。通过反向传播训练的神经网络颠覆了我们认为关于大型复杂数据集的判别式学习的所有知识。在短短5至6年间，高分辨率图像的分类精度已从无用提高到了人类水平。我们将为您提供其他所有关于深度神经网络效果惊人的其他判别任务的帮助。
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。
Spark 产生之前，已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了，并提供了高层次的API(map/reduce)，把计算运行在集群中并提供容错能力，从而实现分布式计算。
NiFi使用预写日志来跟踪FlowFiles（即数据记录）在系统中流动时的变化。该预写日志跟踪FlowFiles本身的更改，例如FlowFile的属性（组成元数据的键/值对）及其状态，再比如FlowFile所属的Connection /Queue。
Pix2Pix是一种基于条件生成对抗网络的深度学习图像转换模型，可以实现多种图像之间的转换，如语义/标签到真实图片、灰度图到彩色图等。该模型由Phillip Isola等作者在2017年CVPR上提出，包括生成器和判别器两个模型。相比传统方法，Pix2Pix使用通用框架和相同的架构和目标训练不同的数据，得到令人满意的结果。
https://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2022/11/09/16871945.html
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
