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（
本文将深入探讨ML.NET的基础知识，引导你从安装和配置开始，逐步构建一个简单的分类模型，并评估和优化该模型。...我们将从数据的准备和探索开始，逐步进行特征工程、模型训练、评估和优化，最后讨论如何将模型部署到生产环境中。 希望本文能够激发你的兴趣，帮助你开启机器学习在.NET中的探索之旅。...ML.NET简介 ML.NET是微软推出的开源机器学习框架，专为.NET开发者设计。它允许开发者在不离开.NET生态系统的情况下，构建、训练和部署机器学习模型。...此外，ML.NET还提供了丰富的文档和示例，帮助开发者快速入门。 ML.NET的核心特性包括： 数据加载和处理：支持从多种数据源加载数据，如CSV文件、数据库等，并提供数据转换和特征工程的工具。...在ML.NET中，我们需要定义数据模型来映射CSV文件中的列。
并且本文将会带你快速使用ML.NET训练一个属于自己的图像分类模型，对图像进行分类。...ML.NET框架介绍 ML.NET 允许开发人员在其 .NET 应用程序中轻松构建、训练、部署和使用自定义模型，而无需具备开发机器学习模型的专业知识或使用 Python 或 R 等其他编程语言的经验。...数据库，支持数据转换，并包含许多机器学习算法。 AI和机器学习有什么区别? AI 是一个计算分支，涉及训练计算机执行通常需要人类智能的操作。...ML.NET Model Builder 组件介绍：提供易于理解的可视界面，用于在 Visual Studio 内生成、训练和部署自定义机器学习模型。...准备好需要训练的图片 训练图像分类模型 测试训练模型的分析效果 在WinForms中调用图像分类模型 调用完整代码 private void Btn_SelectImage_Click(
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。
灵活的数据处理：支持多种数据源，如 CSV、JSON 和数据库。 模型解释性：内置工具帮助开发者理解模型的预测逻辑。...使用 ML.NET 进行模型训练和部署 以下是一个典型的ML.NET开发流程： 数据准备：加载数据集并进行预处理，如归一化或缺失值填补。 模型训练：选择算法（如决策树或神经网络），训练模型。...例如，开发者可以使用 ML.NET 构建一个预测房价的模型，只需几行 C# 代码即可完成数据加载、模型训练和预测。...ML.NET ML.NET 4.0 增强了 AI 开发体验： 新增 MLContext 编程配置选项。 支持以流（Stream）加载 ONNX 模型。 改进 DataFrame 功能。...图像识别：使用 ML.NET 训练一个模型，识别生产线上的缺陷产品。 …… 8.
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。
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 ?
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。
与OpenAI开发的ChatGPT相比，DeepSeek不仅率先实现了媲美OpenAI-o1模型的效果，还大幅降低了推理模型的成本。...其新模型DeepSeek-R1以十分之一的成本达到了GPT-o1级别的表现，引发海外AI圈的广泛讨论。...开源生态的「野蛮生长」 社区驱动的创新：如 ML.NET（机器学习）、Orleans（分布式Actor模型）、Dapr（微服务抽象层）等项目，已反向影响微软官方路线。...保中立： 虽然微软是“金主爸爸”之一，但基金会里有其他公司（亚马逊、谷歌、华为等）和社区代表投票，避免技术被某一家公司控制。...养生态： 扶持社区开源项目（比如 MAUI、ML.NET），帮开发者解决法律、版权等问题，让好项目能活下来。 3. 对普通开发者有啥用？
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 ? ?
（“model.onnx”）; 使用 Span 和 Memory 对输入/输出张量进行高效的内存管理 通过统一 API 支持硬件加速（CPU、GPU、DirectML） 4、开发人员友好的ML.NET...T> API 将 TensorFlow 和 ONNX 模型转换为 ML.NET 格式以提高性能 新的Microsoft.ML.GenAI ：GenAI包提供一系列流行GenAI模型的torchsharp...此外，它们还可以更轻松地在 ONNX Runtime、TorchSharp 或 ML.NET 等库之间共享数据、创建自己的数学库或使用 AI 模型开发应用程序。...性能监控：我们想知道我们的模型运行速度有多快，它们使用了多少内存，以及它们处理负载的情况。这有助于我们发现瓶颈并优化事情。 模型偏差检测：随着世界的变化，模型会随着时间的推移而过时。....NET 支持云和本地 AI 模型连接、适用于各种 AI 和矢量数据库服务的许多不同的 SDK 以及其他工具，有助于构建范围和复杂性不同的智能应用。
ML.NET使.NET开发者更容易构建和部署机器学习模型。文章介绍了ML.NET的特点和优势，包括支持多种机器学习任务和无缝集成于.NET平台。...文章详细描述了所用工具，包括LLM、Qdrant向量数据库及Ollama模型生成器。...特别是ML.NET为.NET开发者提供了构建和部署机器学习模型的工具。理解AI基础概念对掌握.NET中的AI应用至关重要。...这些基础为.NET开发者在其平台上应用AI奠定了基础，ML.NET等工具支持开发者构建和部署机器学习模型，推动了智能应用的实现。...最后，本文通过实例引导开发者使用ML.NET构建分类模型，帮助他们理解机器学习的应用与挑战。
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