MessageBox.Show(ex.Message) End Try End Sub 一个例子，原理就是先把Excel或xml文件的数据通过DataSet读到Datagrid中，再一个个取出保存到数据库中去
在之前的ML.NET版本中，从ML.NET 1.0发布就支持通过IEnumerable使用LoadFromEnumerable（）API 从关系数据库提供数据来训练，其中数据可能来自关系数据库或任何其他源...，但是，在使用该方法时，作为开发人员的你负责从关系数据库中读取数据（例如使用Entity Framework或任何其他方法），这些代码需要正确实现，以便在训练ML模型时传输数据。...但是，这个新的数据库加载器为您提供了一个更简单的代码实现，因为它是从数据库中读取数据并通过IDataView提供数据，这是ML.NET框架提供的，所以您只需要指定数据库连接字符串，数据集列的SQL语句是什么以及加载数据时要使用的数据类是什么...下面是示例代码，你可以感受到现在可以轻松配置代码以便将数据直接从关系数据库加载到IDataView中，以后将在训练模型时使用。...数据库加载器（关系数据库的本机数据库加载器） 深度学习培训：图像分类DNN重新培训（迁移学习） ASP.NET Core Razor Web应用程序（C＃）上的可扩展ML.NET模型 Azure函数（
Microsoft希望.NET开发人员能够设计自己的ML模型并将其集成到他们的应用程序中，而无需构建特定的专有技术，让AI技术平民化。...ML.NET 0.3现在提供了许多用于训练机器学习模型的新组件以及以流行的ONNX格式导出模型的选项，当然还包括了许多Bug修复。...ML.NET 0.3中新增的训练模块（Learner）适用于不同的分类要求。...例如，当数据库稀疏（稀疏数据）时，字段感知分解机（FFM：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/8157893.html）通常用于点击预测和引用领域...使用LightGBM，您可以训练需要二进制和多类分类或回归的模型。LightBGM是分布式机器学习工具包（DMTK）的一部分，它基于决策树算法。
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。...扩展的数据加载功能：包括使用 ADO.NET 的 SQL 数据库的导入和导出功能。此外，可以从任何IEnumerable集合加载数据并将其导出到System.Data.DataTable ....AutoML 可自动将机器学习应用于数据的过程，也得到了增强，增强了模型生成器和 ML.NET CLI 中的相关体验。 有关上述所有更改和其他更改的更多信息，请参见 发行说明[4] ....展望未来，开发团队现在正在制定 .NET 9 和 ML.NET 4.0 的计划，模型生成器和 ML.NET CLI 预计将更快地更新，以便使用 ML.NET 3.0 版本。
Enity Framework Core 101 这个101级的视频系列将带您入门Entity Framework Core，它是一个对象关系映射器，它简化了关系数据库的工作。 ?...ML.NET 欢迎使用ML.NET进行机器学习！这个入门级的视频系列介绍了机器学习的概念，它可以做什么以及如何开始使用ML.NET。 ?...了解有关适用于Apache Spark的.NET的全部知识，以及如何将大数据世界带入.NET生态系统。
训练和预测模块共享对前面提到的Model.zip文件(大部分是手工复制的——请参阅下面的详细信息)的引用、对ML.Net库的引用以及模型项目中定义的数据输入和分类输出的通用模型： ?...ClassificationData是对输入的粗略描述，以及如何将其映射到标签或特性。尝试删除标签列定义、编译和执行，以验证系统将抛出异常，如果在输入文本中不能找到名为Label的列。...在模块上共享对前面提到的Model.zip文件(大部分是手工复制的——请参阅下面的详细信息)的引用、对ML.Net库的引用以及模型项目中定义的数据输入和分类输出的通用模型。...您可以再次使用预测项目从文件系统加载模型，并使用进一步的输入对其进行测试。 到目前为止讨论的项目表明，ML.Net可以帮助以自动方式确定二元（二进制）分类。...最初的数据库是Ronald Fisher在1936年创建的,.Net示例来自于ML.Net教程的Get Started部分。
ML.NET一种跨平台的开源机器学习框架。ML.NET将让广大.NET开发人员可以开发自己的模型，并且将自定义的机器学习融入到其应用程序中，无需之前拥有开发或调整机器学习模型方面的专业知识。...能够支持诸多机器学习任务，比如说分类（比如文本分类和情绪分析）以及回归（比如趋势预测和价格预测）,使用模型用于预测，还包括该框架的核心组件，比如学习算法、转换和核心的机器学习数据结构。...IDataView的名称来自数据库中的对象，其中术语表通常表示可变的数据体，而视图是对一个或多个表或视图进行查询的结果，通常是不可变的。...然而，当您在实际场景中使用这个模型时，您通常没有太多的例子可以预测。相反，您每次只有一个示例，您需要立即对它们做出及时的预测。...我们致力于将开发ML.NET的内部功能方面的全部经验带给开源界的ML.NET。
上面为主界面的面局，我们的主窗体界面加入两个textBox，一个输入，一个显示用的，然后加入三个按钮 05 代码实现 流程 进行情绪分析的实现顺序 加载数据 生成和定型模型 评估模型 使用模型进行预测..._mlContext：MLContext 类，所有 ML.NET 操作的起点。 初始化 mlContext 会创建一个新的 ML.NET 环境，可在模型创建工作流对象之间共享该环境。..._qingxuDataView：ML.NET 中的数据表示为 IDataView 类。IDataView 是用于描述表格数据（数字和文本）的一种灵活且有效的方法。...可从文本文件或实时（例如，SQL 数据库或日志文件）将数据加载到 IDataView 对象。 _transformer： 加载数据 ?...FeaturizeText 进行提取和转换数据 Append 添加学习算法 FIt 定型模型 评估模型 ?
国内文章 C#使用词嵌入向量与向量数据库为大语言模型(LLM)赋能长期记忆实现私域问答机器人落地之openai接口平替 https://www.cnblogs.com/gmmy/p/17430613.html...其中涉及到使用openai的接口进行词嵌入向量的生成以及chat模型的调用。 使用ML.Net轻松接入AI模型！...使用 ONNX 模型进行分类预测，包括下载现有的 ONNX 模型，理解输入输出和预处理后处理的流程，以及使用 ML.Net 接入 ONNX 模型的方法。...使用 ONNX 模型进行识别分割，包括下载现有的 ONNX 模型，理解输入输出和预处理后处理的流程，以及使用 ML.Net 接入 ONNX 模型的方法。...一个常见的用例是将现有的 Excel 文件导入 Blazor 应用程序，将电子表格数据呈现给用户，并且能够允许进行任何更改，最后将该数据导出回 Excel 文件或将其保存到数据库。
前言 最近在看微软开源的机器学习框架ML.NET使用别人的预训练模型(开放神经网络交换格式.onnx)来识别图像，然后逛github发现一个好玩的repo。决定整活一期博客。...首先还是稍微科普一下机器学习相关的知识，这一块.NET虽然很早就开源了ML.NET框架，甚至在官方的ML.NET开源之前，就有一些三方社区的开源实现比如早期的AForge.NET实现。...B站经典短视频《华强买瓜》为例）通过ffmpeg转换成普通的一帧一帧的图片 2、通过ML.NET加载【神经风格转换预训练模型】将每一帧原图迁移到新的风格（艺术风格:udnie，抽象主义）。...3、由于2只能将图片迁移到固定的240240格式，所以我们还需要通过ML.NET加载【超分辨率预训练模型】将每一帧图片进行超分辨率放大得到一张672672的图片 4、通过ffmpeg将新的图片合并成新的视频...另外微软也承诺ML.NET的RoadMap会包含对预训练模型的迁移学习能力，这样我们可以通过通用的预训练模型根据我们自己的定制化场景只需要提供小规模数据集即可完成特定场景的迁移学习来提高模型对特定场景问题的解决能力
为了成功采用人工智能技术，组织的IT团队需要开发一些机器学习技能，并了解如何将这些转化为主要云平台所需的技能。 机器学习和人工智能将会继续深入IT服务领域，并为软件工程师开发的应用程序提供补充。...数据工程师应该能够轻松地使用关系数据库、NoSQL数据库和对象存储系统。...重要的是要了解机器学习的基础知识，即使许多模型构建过程都是在云中自动完成的。 作为模型构建者，需要了解数据和业务目标，制定问题的解决方案，并了解如何将其与现有系统集成的工作。...微软Azure在Visual Studio中提供了ML.NET模型构建器，该模型构建器提供了用于构建、训练和部署模型的界面。...4.模型性能评估 模型构建过程的一部分是评估机器学习模型的性能。例如，根据准确性和召回率对分类器进行评估。回归模型(例如那些预测房屋出售价格的模型)是通过测量平均误差率来评估的。
前一篇文章《C#开源跨平台机器学习框架ML.NET----二元分类情绪分析》我们做了ML.NET中二元分类任务的一个小Demo，今天我们来试一下多类分类的Demo。 ?...多类分类实现 流程 进行多类分析的实现顺序 从数据库获取训练数据 训练数据并将训练模型存入本地 输入要预测的数据 加载训练模型进行数据预测 01 创建训练模型 点击初始化数据按钮 ?...上面是点击初始化数据按钮，实现在提取数据及训练数据并保存到本地 训练 采集数据库数据 获取数据 ?...训练并保存数据模型 1 ?...加载模型并预测数据 ? ?
当我们有了连接池，应用程序启动时就预先建立多个数据库连接对象，然后将连接对象保存到连接池中。当客户请求到来时，从池中取出一个连接对象为客户服务。...keepAliveConnections：用于存放需要保活的连接对象。...之后，需要保存到 Connections 数组里，并唤醒到其他的线程，这样就可以从池子里获取连接。...： 发生了致命错误（onFatalError == true）且致命错误发生时间（lastFatalErrorTimeMillis）在连接建立时间之后 如果开启了保活机制，且连接空闲时间大于等于了保活间隔时间...存储容器：连接池数组、销毁连接数组、保活连接数组。 线程模型：独立的创建连接线程和销毁连接线程。
近年来，保司数据化转型提速，各类文本、音视频的凭证票证核保及跑批需求不断增加，许多机构便将数据库引入至业务流程中。...但是，随着数据库深入保司业务，一个真实的情况是：传统数据库只能处理机器容易处理的、如字符串等结构化数据，以点查和范围查找的形式进行匹配，但面对许多长尾场景下格式繁复、无法统一处理的非结构化数据时，则无能为力...这个过程中，企业要解决的主要难点是，如何将私有化业务数据跟大模型结合。 销售易是很早就在智能 CRM 业务中引入了大模型，例如提供相似客户推荐、做问答机器人等服务。...腾讯云数据库副总经理罗云就曾指出，数据、向量数据库、大模型三者怎么能更好地服务全行业是首要问题，“只有向量数据库变得更 AI 化，数据、向量数据库、大模型三者才能形成一个飞轮效应，彼此之间相互拉动，相互促进...大模型进一步推动了对向量数据库的需求。业界共识是，所有产品应用都值得用 AI 重做一次，在这个背景下，企业将会越来越重视如何将其跟 AI、大模型的能力结合起来。
/ 探索最小化API的模型绑定逻辑：最小化API的幕后故事--第395部分。...这篇文章解释了如何将收到的请求与处理程序参数绑定的机制和流程。...【英文】VeloxDB/VeloxDB: 一个面向对象的数据库，用于用.NET和C#构建下一代的解决方案 https://github.com/VeloxDB/VeloxDB 一个用C#编写的面向对象的数据库...在打包时检测NuGet包的两个版本之间的突破性变化 - Gérald Barré 【英文】ML.NET教程|10分钟内入门|.NET https://dotnet.microsoft.com/ja-jp.../learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/intro 用ML .NET分析文本中的情感 关于使用ML.NET来确定文本的正负性的教程。
如何将大数据技术运用于金融风险防范工作中，构建起风控防御网？本文作者结合能金云的运作实际，与大家分享了大数据技术在规避金融风险中发挥的价值。...那么如何将大数据技术运用于金融风险防范工作中，构建起风控防御网？以下我将结合能金云的运作实际，与大家分享一下大数据技术在规避金融风险发挥的价值。...DPEN具有强大数据处理能力，支持数千万个采集节点，源源不断的数据汇聚到DPEN后，被数据库接收，形成模型供后续比较研究。 数据不仅反映机器的运行状况，也计算出机器运行的最优方案。...- 作者介绍 - 许瀚丹，麻省复旦国际工商管理硕士，中国光伏专委会委员，2013年起担任晖保智能总经理。...2016年3月组织牵头，由晖保智能联合招商银行、兴业银行、上海银行、北京银行等国内众多金融机构及资产证券化专业服务商，共同打造出中国首家专业为绿色能源项目资产和金融投资机构实现一对一资产金融化的互联网云平台
机器学习模型中通常需要使用NumPy数组，NumPy数组是处理Python中数据有效的数据结构，机器学习模型（例如scikit-learn）和深度学习模型（例如Keras）都期望输入数据采用NumPy数组的格式...因此，通常需要将NumPy数组保存到文件中。 学习过本篇文章后，您将知道： 如何将NumPy数组保存为CSV文件。 如何将NumPy数组保存为NPY文件。...如何将NumPy数组保存到NPZ文件。...1.1将NumPy数组保存到CSV文件的示例 下面的示例演示如何将单个NumPy数组保存为CSV格式。...2.1将NumPy数组保存到NPY文件 下面的示例定义了我们的二维NumPy数组，并将其保存到.npy文件中。
2019年5月13日等保2.0正式发布，这是继2008年发布等保1.0十余年来继网络安全法实施后的一次重大升级。等保2.0在等保1.0的基础上，更加注重全方位主动防御、安全可信、动态感知和全面审计。...新时代下国家网络安全面临着哪些新的挑战，等保合规工作又要如何开展？ 国家对数据安全、个人信息着重做了铺设和加强。...变化： 国家对访问控制的要求是明显做了颗粒度的细化，强调了主体跟客体以文件和数据库表及作为访问控制的目标对象，在等保1.0里是非常不明确甚至是没有提及的，这是个非常大的进步。...防御数据传防御传统的网络安全有个最大差别是原来的网络是有边界的，但数据它相对是个无边界的状态，我们要去遵从一个数据从生存到销毁的自然生命周期，它覆盖了创建存储传输交换处理和销毁这六个生命的自然节点。...最后，在它获取到相应的权限之后，真正地从数据源从数据库里边去获取返回的时候，同样的我们通过我们刚才说了对等保2.0提到的对数据的字段级别的表管控和标签，我们对他所返回的数据可以提供一份非常良好的一个保护措施
.NET Core 3.0 还将完全支持 ML.NET，这是为 .NET 开发人员生成的开放源代码机器学习框架。...ML.NET 强力驱动 Azure 机器学习、Windows Defender 和 PowerPoint Design Ideas 等产品。...使用 ML.NET，可以将许多常用机器学习方案添加到应用中，如情绪分析、建议、预测、图像分类等。若要了解详细信息，请访问 bit.ly/2OLRGRQ。...此模型的优点有多个：下载大小更小、代码集中在服务器上，以及受益于在 .NET Core 上运行组件的所有功能和性能优势。 ?...我们一直在致力于开发适用于 EF Core 的 Cosmos DB 提供程序，以便开发人员能够熟悉 EF 编程模型，从而轻松地将 Azure Cosmos DB 定目标为应用程序数据库。
TCP与UDP的区别与适用场景 5. linux常见网络模型详解(select、poll与epoll) 6. epoll_event结构中的epoll_data_t的fd与ptr的使用场景 7....Windows常见的网络模型详解(select、WSAEventSelect、WSAAsyncSelect) 8. Windows上的完成端口模型(IOCP) 9....如何将socket设置成非阻塞的(创建时设置与创建完成后设置)，非阻塞socket与阻塞的socket在收发数据上的区别 13. send/recv(read/write)返回值大于0、等于0、小于0的区别...SO_KEEPALIVE 22.关于错误码EINTR 23.如何解决tcp粘包问题 24.信号SIGPIPE与EPIPE错误码 25.gethostbyname阻塞与错误码获取问题 26.心跳包的设计技巧（保活心跳包与业务心跳包
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