即使在dd命令中输错哪怕一个字符，都会立即永久地清除整个驱动器的宝贵数据。是的，确保输入无误很重要。 切记：在按下回车键调用dd之前，务必要考虑清楚！...你已插入了空的驱动器（理想情况下容量与/dev/sda系统一样大）。...你还可以专注于驱动器中的单个分区。下一个例子执行该操作，还使用bs设置一次复制的字节数（本例中是4096个字节）。...在本文中，if=对应你想要恢复的镜像，of=对应你想要写入镜像的目标驱动器： # dd if=sdadisk.img of=/dev/sdb 还可以在一个命令中同时执行创建操作和复制操作。...他曾告诉我，他监管的每个大使馆都配有政府发放的一把锤子。为什么？万一大使馆遇到什么危险，可以使用这把锤子砸烂所有硬盘。 那为什么不删除数据呢？你不是在开玩笑吧？
介绍 本文介绍.net中的机器学习技术实现，不涉及数学方面的内容。它将重点关注在.net中的基本工作流程及其数据处理结构，以及怎么样通过使用开源项目ML.Net 0.2来进行机器学习的实验。...在ML.Net中，它是一个zip文件，包含从标记的训练数据中学到的持久化存储的事实。 ? 第二个独立的评估数据集用于确定kpi对学习分类的效率。...文本属性本身不能被标记为“特性”，因为它包含多个“列”(在文本文件中)。这就是为什么我们需要在下面的管道中添加新的TextFeaturizer(“特性”、“文本”)行，以便将文本读入输入数据结构。...通过ClassificationData定义使用文本输入的训练管道如下所示： ? ML.Net框架附带了一个可扩展的管道概念，其中可以插入不同的处理步骤，如上面所示。...在这种情况下，原始输入数据是一个逗号分隔的列表，因此，当从管道中的文本文件加载数据时，我们必须使用一个分隔符:'，'参数。
，目前短期内只能保守治疗，手工删除trace文件。...姚远推荐客户可以在adrci中删除，例如一天内的trace文件都删除掉： adrci> purge -age 3600 -type trace 最好设置自动删除策略，先查询一下默认的设置 adrci>...health monitor warnings LONGP_POLICY是8760，单位小时，表示1年，用于 trace and core dump files LAST_AUTOPRG_TIME 上次自动删除的时间...LAST_MANUPRG_TIME为空，表示没有手动删除过 下面的命令都设置成3天72小时，或者一周168小时。...Home批量进行设置 #!
在ML.NET中，IDataView类似于SQL视图：它是一个延迟计算的、不可变的、可游标的、异构的、图式化的数据集。...视图是虚拟的。表已完全实现/持久化。换句话说，表包含行中的值，而视图从其他视图或表计算值，因此不包含或拥有这些值。 视图是不变的。表是可变的。...某些转换、加载器和缓存场景的计算可能是推测性的或急切的，但默认情况下只执行所请求的列和行所需的计算。 不可变性和可重复性:视图提供的数据是不可变的，执行的任何计算都是可重复的。...可以在加载器级别或管道中的任意点将游标拆分为多个游标。执行拆分的组件还提供了整合逻辑。这使得计算量大的管道能够利用多个核心，而不会使每个单独的转换实现复杂化。在这里看到的。...在ML.NET中，使用这个属性创建学习管道，将不同的Estimator链接在一起: Transformer也是ML中一个对象，它接受数据，对数据做一些工作，并返回新的转换后的数据。
什么是ML.NET? 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，而无需连接到网络。...ML.NET的代码工作流 以下关系图表示应用程序代码结构，以及模型开发的迭代过程： 将训练数据收集并加载到 IDataView 对象中 指定操作的管道，以提取特征并应用机器学习算法 通过在管道上调用 Fit...更复杂 更复杂的模型使用事务文本描述将金融事务分类为类别。 通过删除冗余的字词和字符，以及对字词和字符组合进行计数，每个事务描述都被分解为一组特征。该特征集用于基于训练数据中的类别集训练线性模型。...创建项目 我用的VS2017，接下来我们就看看怎么在VS2017中使用ML.NET 打开VS2017，新建项目，选择Windows窗体应用，输入项目名称为MLDemo，框架选择.Net Framework...配置管理器设置 安装好ML.NET后，需要我们进行配置管理器设置，主要就是输出为64位的方案，前面提到过，ML.NET只支持X64的平台。
echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令...，而不是设置环境变量: $ cat set-vars2.sh #!...-f 指 shell 函数 -n 从每个(变量)名称中删除 export 属性 -p 显示所有导出变量和函数的列表 ---- 参考： stackoverflow question 16618071...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
♣ 题目部分 在Oracle中，如何在不执行SQL的情况下获取执行计划？ ♣ 答案部分 1、“EXPLAIN PLAN FOR SQL”不实际执行SQL语句，生成的计划未必是真实执行的计划。...2、SQL*Plus的AUTOTRACE功能，命令：SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN。...除SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN外其它的AUTOTRACE方式均实际执行SQL。...但是，如果该命令后执行的是DML语句，那么该DML语句是确实被Oracle实际执行过的。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：李华荣。
对比以往工作：与传统的在微调过程中剪枝的方法相比，这篇论文的方法在高稀疏度下保持高准确率上表现得更好，特别是在需要广泛知识的复杂任务中。...本研究中的稀疏预训练和精细调整的结合，特别是在复杂的大背景任务上，显示了优于传统方法的准确率恢复能力，这表明作者提出的方法能够有效克服以往技术的限制。...这种方法尤其适用于处理复杂的任务，如对话、代码生成和指令执行，其中传统的剪枝方法往往难以保持高准确率。 更有效的模型压缩：通过预训练的稀疏模型，可以在不牺牲性能的前提下，实现更高程度的模型压缩。...减少的计算需求：使用预训练的稀疏模型可以在单次微调运行中达到收敛，与传统的“在微调过程中进行剪枝”的路径相比，这种方法通常涉及将一个密集模型收敛，然后进行剪枝和额外的微调，因此可以显著减少计算需求。...将SparseGPT剪枝与稀疏预训练相结合，不仅提高了模型在复杂任务中的表现，还通过减少所需的计算资源和简化模型优化过程，为大型语言模型的高效部署提供了新的可能性。
微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源，跨平台机器学习框架ML.NET。...在采用通用机器学习语言（如R和Python）开发的模型，并将它们集成到用C＃等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力。...ML.NET以NuGet包的形式提供，可以轻松安装到新的或现有的.NET应用程序中。...典型的管道可能涉及 加载数据 转换数据 特征提取/工程 配置学习模型 培训模型 使用训练好的模型（例如获得预测） 管道为使用机器学习模型提供了一个标准API。...这使得在测试和实验过程中更容易切换一个模型。它还将建模工作分解为定义明确的步骤，以便更容易理解现有代码。
，在ML.NET 1.4预览版中，我们还发布了一些令人兴奋的新功能 数据库加载器（预览） ?...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，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...mlContext.Model.ImageClassification分类器训练器，你可以看到它是一个高级API，你只需要选择基础预训练模型来导出，在本例中是Inception v3，但你也可以选择其他预先训练的模型...改进了对其他OS 本地化的支持 这解决了许多经常报告的问题，开发人员希望使用他们自己的本地化操作系统设置来训练模型生成器中的模型。请阅读此问题以获取更多详细信息。
此文件格式是 AI 模型的开源格式，它支持框架之间的互操作性。 基本上，您可以在一个机器学习框架（如PyTorch）中训练模型，保存它并将其转换为ONNX格式。...然后，您可以在不同的框架（如 ML.NET）中使用该 ONNX 模型。这正是我们在本教程中所做的。 您可以在 ONNX 网站上找到更多信息。...总的来说，感觉.NET还远非数据科学的简单工具。社区并不是那么强大，这是因为有些事情很难做到。我不会评论在C#中操作和使用矩阵所需的努力。...事实证明，PredictionEngine的模式不正确，即使VectorType在ModelOutput中具有正确的形状： 为了避免此问题，请确保在管道创建期间调用 ApplyOnnxModel 函数时定义...总结 在本文中，我们看到了如何弥合技术之间的差距，并使用 ML.NET 在C#中构建最先进的NLP解决方案。
我建议最好查看Microsoft关于 ML.NET 的文档以获取更多详细信息，或者在GitHub上查看他们的 ML.NET 示例。...多类别分类 多类分类任务与二元分类任务非常相似，因为您尝试在给定一组特征的情况下预测单个标记列的分类值。...与二元分类模型一样，可以在不使用 AutoML 的情况下使用多类别分类模型。 回归 回归任务涉及在给定一组特征的情况下预测数值。...推荐模型在电影、音乐和产品推荐系统中很受欢迎，在这些系统中，重复用户很常见，每个人都可以从用户找到他们最喜欢的内容中受益。...物体检测 对象检测类似于图像分类，但不是告诉您图像属于特定类，而是在图像中为您提供一个实际的边界框，告诉您该特定对象的位置。此外，对象检测能够在单个图像中定位多个对象，这超出了图像分类的限制。
右键项目引用选择管理NuGet管理嚣后在浏览里搜索ML，然后找到Microsoft.ML和Microsoft.ML.FastTree进行安装 02 创建训练模型 我们自己创建一个txt文件的训练模型...我们在创建的txt文件中输入了一些场景的话，后面的1代表着积极的情绪，0代表着消极的情绪，一共写了16条，并不多 txt的属性设置 ?...选择这个txt文件后，要记得把文件属性中复制到输出目录设置为如果较新则复制，这样的话会把TXT输出到程序所在目录，保存程序能加载到训练数据。...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。 从概念上讲，它与实体框架中的 DBContext 类似。..._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。
博客文章中说：“这允许我们通过 .NET for Apache Spark 语言绑定来创作、训练和使用来自 C#、F# 或 .NET 系列中的其他语言的任何 SynapseML 模型。...它还可以在单节点、多节点上训练和评估模型，以及可弹性调整大小的计算机集群，因此开发人员可以在不浪费资源的情况下扩展他们的工作。”。...transformation and displayresults lightGBMClassificationModel.Transform(testDf).Show(50); SynapseML 允许开发人员调用其管道中的其他服务...此外，当前版本的 SynapseML 允许开发人员在其解决方案中利用预训练的[5]OpenAI模型，例如用于自然语言理解和生成的[6]GPT-3以及用于代码生成的 Codex。...此版本为 SynapseML 库中的所有模型和学习器添加了完整的 .NET 语言支持，因此您可以在 .NET 中创作分布式机器学习管道，以便在 Apache Spark 集群上执行。
https://github.com/dotnet/machinelearning 入门@ -http://dot.net/ml ML.NET允许您使用C＃或F＃训练，构建和发布自定义机器学习模型，用于情景分析...您可以在我们的ML.NET示例仓库中查看这些常见的场景和任务 。...您可以在我们的ML.NET客户展示中使用ML.NET跟踪这些和许多其他组织的旅程。...ML.NET 1.0提供以下关键组件： 数据表示 基本ML数据管道数据类型，如IDataView - 基本数据管道类型 支持从分隔文本文件或IEnumerable对象中读取数据 支持机器学习任务： 二进制分类...在Azure上横向扩展以进行模型培训和消费 使用模型构建器和CLI时，支持其他ML方案和功能 用于Apache Spark和ML.NET的.NET大规模机器学习的本机集成 .NET中的新ML类型，例如DataFrame
以下是此更新中的一些主要亮点: ML.NET 更新 ML.NET 1.2 是一个向后兼容的版本,没有重大更改,因此请更新以获取最新的更改。...通过Microsoft.Extensions.ML集成包(预览版)轻松将ML.NET模型集成到 Web 或无服务器应用中 此程序包使集成加载ML.NET模型以在ASP.NET应用、Azure Function...扩展对 .txt 文件和更多值分隔符的支持 用户现在可以使用 .txt 文件来训练模型。在初始预览中,模型生成器仅支持 .csv 和 .tsv 文件。...训练数据大小没有限制! 根据流行的请求,我们删除了对训练数据大小的 1GB 限制。开发人员现在可以上载任何大小的文件。 大型数据集训练时间的智能默认值 默认训练时间现在根据数据的大小进行设置。...更新至 ML.NET 1.2 模型生成器使用最新版本的ML.NET生成的代码将引用 1.2。在早期的预览版中,它使用ML.NET 1.0。 解决客户反馈的问题 此版本中修复了许多问题。
当然我们也可以手动在选项中开启，如下图： ? 点击【机器学习】之后会有图形界面，如下图： ? 然后我们可以看到，它提供了一些方案，如语义识别，图像识别，数值预测等。...在环境页面，选择本地训练，然后点击下一步获取数据，如下图： ? 这里需要选择一个数据源，我们去官网上下载一下可用的测试数据源。 这里我们下载【产品销售数据】。...车费 行程时间、距离 图像分类 预测花卉的类别 花卉图像 花卉类型：雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香 图像数据本身 建议 预测他人喜欢的电影 电影评分 用户、电影 评级 选择完预测数据文件，我们配置要预测的列...然后点击代码，将ML.Net代码添加到解决方案中，如下图： ? 添加ML.Net代码后，如下图： ?...更长的训练周期允许 AutoML 通过更多设置来浏览更多模型。 下表汇总了在本地计算机上为一组示例数据集获取良好性能所花的平均时间。
[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。...ML.NET 3.0 中的对象检测是一种高级形式的图像分类，它不仅可以对图像中的实体进行分类，还可以对它们进行定位，因此非常适合图像包含多个不同类型的对象的场景。...在 ML.NET 3.0 中，通过利用之前引入的 TorchSharp RoBERTa 文本分类功能，解锁了这两种方案的增强功能。...“NER和QA训练器都包含在 Microsoft.ML.TorchSharp 3.0.0包[3]和命名空间Microsoft.ML.TorchSharp中。...在 DataFrame 之间追加数据：当DataFrame列名匹配时，允许将数据从一个追加到另一个，从而放宽了对列顺序的约束。
什么是ML.NET？ 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。 ML.NET 的核心是机器学习模型 。 该模型指定将输入数据转换为预测所需的步骤。...5.训练 训练是一个自动的过程，模型生成器通过该过程教模型如何回答方案相关的问题。 训练后，模型可以对其没有见过的输入数据进行预测。 例如，在预测房价时，可以预测新上市的房屋销售价。...下面97.08的准确性已经是性能非常好的模型了，高于50%的准确性才是可以接受的模型。 ? 如果模型性能评分不符合预期，可以： 延长训练时间。 有了更多时间，自动机器学习引擎可以体验更多算法和设置。...【添加】之后，在解决方案中我们就可以相关代码了： ? 如上图所示，ML.NET模型的zip文件也包含在解决方案中。
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。 ?...说明 由于前面我们刚刚学习了SqlSugar的框架，检验学习效果的其中一个方法就是输出，所以这次我们的多类分类里面就把训练数据改为数据库中的数据。 ?...创建项目 我们用VS2017创建了一个名称为MLSqlSugar的项目，在Nuget安装包中安装上Microsoft.ML和SqlSugar。 SqlSugar ?...在sqlsugar文件夹下，我们建了一个DBConnect的类，另一个是SqlSugar我们说过的二级缓存的类，详细可以看我以前的文章 窗体布局 ?...//默认情况下，学习算法仅处理“特征”列的特征 .Append(_ml.Transforms.Concatenate( "Features
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