Orleans 的优势之一就是：支持有状态服务的水平扩展。那这一节我们就来看看如何来了解下有状态的Grain。
Orleans 7 引入了强大的持久化功能，使得在分布式环境下管理数据变得更加轻松和可靠。
由于微软官方已经声称，不再更新微软.NET自带的 OracleClient 库。微软将从 .NET 4 以后的版本弃用 System.Data.OracleClient。
事件溯源（Event Sourcing）是一种设计模式，它记录并存储了应用程序状态变化的所有事件。
SqlDataSourceEnumerator类向应用程序开发人员公开此信息，提供包含所有可见服务器的信息的DataTable。此返回的表包含网络上可用的服务器实例的列表，该SQL Server允许应用程序在当前网络中查找SQL Server实例。列表与用户尝试创建新连接时提供的列表匹配，并展开包含连接属性上所有可用服务器的下拉列表。此类。显示的结果并非总是完整的。
Entity Framework (EF) Core 是轻量化、可扩展和跨平台版的对象关系映射程序 (O/RM)数据访问技术，。 它将开发人员从编写大量 SQL 语句中解放出来。
一，回顾 上一部分讲述了“在T-SQL中创建和使用TVP”，通过T-SQL建立如下的对象： 1）Tables dbo.OrderItem dbo.OrderDetail 2) User-Defined Table Types dbo.OrderDetail$Udt dbo.OrderItem$Udt
EntityFramework Core有许多新的特性，其中一个重要特性便是批量操作。批量操作意味着不需要为每次Insert/Update/Delete操作发送单独的命令，而是在一次SQL请求中发送批量组合指令。
前段时间一直在研究Entity Framework4，但是苦于没有找到我特别中意的教程，要么就是千篇一律的文章，而且写的特别简单，可以说，糟践了微软这么牛埃克斯的东西，要么就是写的东一句西一句，估计是学习的过程中做的笔记就直接公布了，只有本人能看懂，昨天，在MSDN Blog找到一些英文文章，真的感觉老外研究东西没有咱们国内一些人那样浮躁，我倒不是崇洋媚外，但是看他们的文章确实让人感觉进步很快（包括英语，我英语和我俄罗斯语水平差不多吧），这篇文章就简单基于一篇关于Code-Based的数据迁移的英文讲解，加
现在的项目中数据访问使用的是NHibernate的一个ORM框架，小弟也是在后期加入项目组，之前对NHibernate就一直没有接触过，所以一直在学习NHibernate，都是一些很基础的一些东西，写出来总结一下，作为备忘。
现代化大型项目通常使用独立的数据库来存储数据，其中以采用关系型数据库居多。用于开发项目的高级语言（C#、Java等）是面向对象的，而关系型数据库是基于关系的，两者之间的沟通需要一种转换，也就是对象/关系数据库映射（Object/Relational Mapping，简称ORM）。
一，回顾 上一部分讲述了“在ADO.NET中利用DataTable对象，将其作为参数传给存贮过程”。 通过DataTable实例，完成了两部分的内容： 1）DataTable的数据传输给Stored Procedure 2）利用DataTable的TVP数据，可以参与别的实体数据读写(DataReader)。 这一部分的内容，通过Collection对象，还是要实现上边的两个实例。 二，在ADO.NET中利用Collection对象，将其作为参数传给存贮过程 通过
我们不仅可以创建相应的模板来根据Model元数据控制种类型的数据在UI界面上的呈现方法，还可以通过一些扩展来控制Model元数据本身。在某些情况下通过这两者的结合往往可以解决很多特殊数据的呈现问题，我
NHibernate 最近发布了 5.1.3 版本， 支持 .NET Standard 2.0 ， 这意味着可以在 .NET Core 2.0 应用中使用， 本文就已 WebAPI 应用为例， 介绍一下如何在 .NET Core 应用中如何使用 NHibernate 。
在分布式系统中，由于各个系统服务之间的独立性和网络通信的不确定性，要确保跨系统的事务操作的最终一致性是一项重大的挑战。今天给大家推荐一个.NET开源的处理分布式事务的解决方案基于 .NET Standard 的 C# 库：CAP。
一.前言 Entity Framework（后面简称EF）作为微软家的ORM，自然而然从.NET Framework延续到了.NET Core。以前我也嫌弃EF太重而不去使用它，但是EF Core（Entity Framework Core）已经做了很多性能优化，还有一些增加新特性，吸引了我去使用它。关于EF Core 2.0 的新特性请看：http://www.cnblogs.com/stulzq/p/7366044.html 二.控制台程序使用 EF Core（Code First） 1.新建一个.NE
DBA能在对业务方无侵入的情况下，给业务方切换备份数据库，之后DBA要求旧连接池必须立即被清空。
hibernate.cfg.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <hibernate-configuration xmlns="urn:nhibe
以上说明事务隔离级别主要针对读操作来说的。(DML语句我们可以不考虑事务隔离级别，因为任何事物隔离级别下DML的加锁都很严格，属于得不到就等待的类型)
使用发现的凭证在环境中横向移动、在时间受限的操作过程中，快速可靠地使用一组新获得的凭据的能力至关重要。这篇博客文章介绍了如何通过MSSQL CLR自动执行横向移动，而无需接触磁盘*或不需要XP_CMDSHELL，以及如何防止和检测到这种情况。
C#开发者在开发WinForm程序、Asp.Net Web(MVC)程序等，不可避免的在项目中引用许多第三方的DLL程序集，
本文为总结类文章，所写皆为对BlackHat议题Munoz-Room-For-Escape-Scribbling-Outside-The-Lines-Of-Template-Security-wp.pdf 的复现学习，国内也有青藤云实验室的复现文章，有兴趣的推荐去看原文。
来源：DataFunTalk本文约3000字，建议阅读5分钟本文以一位读者在实际业务中遇到的问题为切入点，和大家分享模型策略的分析方法。 [ 导读 ] 做风控的同学都知道，要做好一个模型可能已经有一定的难度：需要我们构建适合于解决问题的样本、清晰定义目标变量、加工并选择好的特征、采用合适的模型方法等，每一步都要避免其中的各种“坑”。然而，当我们做了一系列模型之后，可能又会面临一个更加考验技巧的任务——如何有效地应用好模型，尤其是有多个模型的情况下，如何制定恰当的应用策略方法。 图1 读者遇到的业务难题
这第一步需要我们基于业务问题，来决定我们需要选择哪种模型，目前市场中有很多模型可以供我们选择，
Transformers Agents 是一个实验性 API，随时可能发生变化。代理返回的结果可能会有所不同，因为 API 或底层模型可能会发生变化。
CDSW1.4提供了一个新的模型模块，可以让数据科学家通过REST API的方式来构建，部署和管理模型，从而提供预测。如下图所示，这个功能可以帮助数据科学家实现第四个步骤 - 部署和跟踪模型。
随着大模型技术的发展与落地，「模型治理」已经成为了目前受到重点关注的命题。只不过，在实践中，研究者往往感受到多重挑战。
导读：Global Surrogate Models 是一种模型解释方法，旨在通过一个可解释的模型来近似黑盒模型在整个输入特征范围内的预测结果。这种方法的核心思想是使用一个全局替代模型来揭示黑盒模型的决策过程和行为模式。
图片来自Bruce Guenter，保留部分权利 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 姜沂，焦燕 导语 机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同，而模型超参数常被称为模型参数，这样，很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义，并进行了对比，指出了二者本质上的区别：模型参数是模型内部的配置变量，可以用数据估计模型参数的值；模型超参数是模型外部的配置，必须手动设置参数的值。 我们在做研究的时候，会碰到很多术语。有时，在不同的研究领域还会出现同样名称
2015年从微软离职的简仁贤，创办了竹间智能，从成立之初，竹间智能就专注于AI技术的研发，并在NLP（自然语言处理）领域下足了功夫。
大家好，这里是NewBeeNLP。预训练模型如今在业界已经占据主导地位，但是随着模型规模越来越大，如何完美落地成为制约其效果的一大因素。今天和大家分享，来自美团的基于预训练语言模型压缩和蒸馏的落地实践。全文会围绕下面三点展开：
在深度学习的世界里，大型神经网络因其出色的性能和准确性而备受青睐。然而，这些网络通常包含数百万甚至数十亿个参数，使得它们在资源受限的环境下（如移动设备和嵌入式系统）运行变得不切实际。知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术应运而生，旨在解决这一挑战，通过将大型网络的知识“蒸馏”到更小、更高效的模型中，以实现类似的性能，但以更低的计算成本。
底层模型概述 Spread控件提供了很多模型，这些模型提供了自定义控件的基础架构。同时，这些模型作为底层模板，派生出了更多通用的快捷对象。 在不使用Spread的底层模型的情况下，你可以完成许多任务。通过使用Spread设计器或者快捷对象（如单元格、列和行）的属性，你可以在表单上实现许多改变。但是因为表单模型是所有快捷对象的基础，因此在通常情况下，使用表单模型要比使用快捷对象的速度要快。例如，在代码中使用快捷对象设置一个属性值： fpSpread1.Sheets[0].Cells[0, 0].Value =
大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。
导读：什么样的模型是好的模型？相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。
在大语言模型完成 SFT 监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型微调中的奖励模型是对输入的问题和答案计算出一个分数。输入的答案与问题匹配度越高，则奖励模型输出的分数也越高。
让人工智能发挥作用的一个基石是机器学习——机器从经验和数据中学习，并随着学习而不断提高的能力。事实上，机器学习的研究和应用的爆炸式增长使得人工智能成为了最近的兴趣、投资和应用热点。从根本上说，机器学习就是给机器大量的数据来学习，然后使用复杂的算法，从学习中归纳出机器从未见过的数据。在这种情况下，机器学习算法是教会机器如何学习的配方，而机器学习模型是这种学习的输出，然后可以归纳为新的数据。
模型部署优化这个方向其实比较宽泛。从模型完成训练，到最终将模型部署到实际硬件上，整个流程中会涉及到很多不同层面的工作，每一个环节对技术点的要求也不尽相同。
大家好，这里是NeeNLP。近年来，NLP 领域模型发展迅猛，尽管这些模型在效果上带来了显著提升，但它们通常拥有数亿到千亿，乃至万亿的参数，导致训练模型需要较高的计算成本，阻碍了模型实际落地。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。 BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“荣耀时刻”是2018年：称霸机器理解测试SQuAD，横扫其他10项NLP测试，达成“全面超过人类”成就。 BERT模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务。这些任务包括问答系统
近期，中国人工智能协会发布了一份名为《中国人工智能大模型技术白皮书》的报告，该报告全面梳理了大模型技术的演进历程，深入探讨了关键技术要素，并详细剖析了当前面临的挑战以及未来展望。
本文介绍了模型参数和模型超参数的概念、区别以及应用。模型参数是机器学习模型在训练过程中自动学习得到的参数，而模型超参数是人为设定的、用于调整模型性能的参数。在实践中，我们需要对模型参数和模型超参数进行平衡，以获得最佳的模型性能。
大模型的预训练需要耗费巨量的计算资源和数据，因而预训练模型的参数也正成为各大机构重点保护的核心竞争力和资产。然而，不同于传统的软件知识产权保护可以通过比对源代码来确认是否存在代码盗用，对预训练模型参数盗用的判断存在以下两方面的新问题：
近年来，人工智能（Artificial Intelligence）技术在生物医疗、金融风控、自动驾驶、网络安全等许多领域被广泛应用。基于数据驱动的机器学习技术在识别与分类等任务上已经具备稳定且精确的效果，在许多具体任务中，基于机器学习技术的方案不光能取得比传统技术方案更好的效果，还可以完成一些传统技术难以完成的任务。训练一个机器学习模型包含了大量工作，往往需要经年累月的投入才能得到高效稳定的成品模型，然而窃取和拷贝他人训练好的机器模型却十分容易[1][2]。为了保护机器学习模型开发者的知识产权，模型水印技术应运而生。
作者 | Uber Engineering 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 前言 在过去几年，Uber 各种组织和用例中的机器学习应用明显增多。我们的机器学习模型实时为用户提供了更好的体验，帮助预防安全事故并确保市场效率。 图 1：模型和服务二进制 CI/CD 的高级视图 需要注意的一点是，我们对模型和服务进行了持续集成（CI）和持续部署（CD），如上图所示。因为训练和部署的模型增长迅速，我们在经过多次迭代后，终于找到了解决 MLOps 挑战的解决方案。 具体来说，主要有四大挑战。第一个挑战
导语 | 本文主要介绍我们在视频的query-doc匹配模型上进行的模型蒸馏技术优化，第一章介绍知识蒸馏概念、业务模型难点以及现有方案不足；第二章介绍匹配模型细节以及模型蒸馏整体框架；第三章介绍我们在蒸馏方案上的优化点，包括ALBERT/CNN学生模型选择、更好的teacher得分loss指导以及AutoML搜索；第四章是模型压缩实验结果展示。 一、 前言 （一）知识蒸馏 知识蒸馏（Knowledge Distillation）概念是由Hinton在NIPS2014提出，旨在把一个或多个模型（teache
我们常用的参数有「AIC」，「BIC」，「loglikelihood」，本篇介绍一下这几个参数的含义，以及是如何计算的，下面我们一起来看一下吧。
在这个数字化时代，时间序列数据被广泛应用于各个领域，例如金融、医疗、电子商务等。对于这些领域的决策来说，准确的时间序列预测非常重要。因此，保护时间序列预测模型免受攻击是很多厂家所关注的问题。过去，许多研究人员关注于防御策略，例如使用统计方法、检测异常值等方法。但是，这些方法在防御效果上可能存在局限性。
情人节，你遇到的一切都是最好得礼物。今天给大家分享的这篇文章是新加坡国立大学发表的一篇文章，该文介绍了COLDQA，它是针对文本损坏、语言更改和域更改的分布变化的鲁棒QA的统一评估基准，进而从“测试集与训练集数据分布变化会影响模型效果”引入Test-time Adaptation（TTA）,通过对TTA的分析，提出了一种新的TTA方法：Online Imitation Learning（OIL）方法；通过大量实验，发现TTA与RT方法相当，在RT之后应用TTA可以显着提高模型在COLDQA的上性能。
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