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。
原文地址：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0/
二、迭代器：表示一连串数据流对象，重复调用__next__()方法，逐个返回数据流中的成员
Groovy 2.5.0增加了通过JsonGenerator实例自定义JSON输出。 将对象转换为JSON字符串值的最简单方法是通过JsonOutput.toJson。 此方法使用默认的JsonGenerator，其JSON输出具有合理的默认值。 但是我们可以使用自定义生成器并创建JSON输出。 要创建自定义生成器，我们使用可通过JsonGenerator.Options访问的构建器。 通过流式的API，我们可以例如忽略输出中带有null值的字段，更改日期的日期格式，并按名称或值的类型忽略字段。 我们可以通过将转换的实现添加为Closure或者实现JsonGenerator.Converter接口来为类型添加自定义转换器。 要获取JSON字符串，我们只需调用生成器的toJson方法。
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。
本文大约 8000 字，阅读大约需要 12 分钟 第一次翻译，限于英语水平，可能不少地方翻译不准确，请见谅！
前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像
在数据处理和管理中，SQL（Structured Query Language）是一种非常重要的语言。它用于在关系型数据库中执行各种操作，如查询、插入、更新和删除数据。但是，手动编写SQL语句可能会很繁琐，尤其是对于复杂的数据操作任务。为了提高效率并减少人为错误，可以利用Python编程语言来自动生成SQL语句，实现自动化的数据管理和处理。
res = vart[5:1:-1] # 从索引5开始 到索引 1，步进值为-1 倒着输出
AI 科技评论按：本文原作者天雨粟，原文载于作者的知乎专栏——机器不学习，经授权发布。 前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 ge
1.我们定义的PO规则生成类，需要继承官方提供的JavaSrcGenerator，并重写generate方法
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！
在Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)这几个概念是经常用到的，初学时对这几个概念也是经常混淆，现在是时候把这几个概念搞清楚了。
在本文中，将展示如何编写自己的数据生成器以及如何使用albumentations作为扩充库。与segmentation_models库一起，它为Unet和其他类似unet的架构提供了数十个预训练。有关完整代码，请访问Github。
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。
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。
前一阵子写了不少关于代码生成相关的文章，介绍了一些如何通过VS自动生成代码的解决方案，比如CodeDOM、T4以及ASP.NET的BuildProvider等。现在将它们作一个汇总，给广大读者作一个参考。 [第1篇] 通过CodeDOM定义生成代码的结构 我不知道大家对CodeDOM的代码生成机制是否熟悉，但是有一点可以确定：如果你使用过Visual Studio，你就应该体验过它带给我们在编程上的便利。随便列举三种典型的代码生成的场景：在创建强类型DataSet的时候，VS会自动根据Schema生成相应的
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最近，人们对从单个图像而不是从大型数据集学习生成模型的潜力产生了兴趣。这项任务意义重大，因为它意味着生成模型可以用于无法收集大型数据集的领域。然而，训练一个能够仅从单个样本生成逼真图像的模型是一个难题。在这项工作中，我们进行了大量实验，以了解训练这些方法的挑战，并提出了一些最佳实践，我们发现这些实践使我们能够比以前的工作产生更好的结果。一个关键点是，与之前的单图像生成方法不同，我们以顺序的多阶段方式同时训练多个阶段，使我们能够用较少的阶段来学习提高图像分辨率的模型。与最近的最新基线相比，我们的模型训练速度快了六倍，参数更少，并且可以更好地捕捉图像的全局结构。
对于集群，服务，角色和主机，你都可以查看与之相关的各种指标的图标的仪表盘。虽然对于不同实体的指标显示是不一样的，但是基本功能都是一样的。
今天咱们继续一起来探究下，分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用，ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。接下来将分别介绍这些策略的优缺点，看看它们在实际应用中的场景和效果。
说到Session，楼主刚毕业那会儿，第一次踏上北漂的路，面试题其中有一道就是浏览器禁用Cookie，Session还能用吗？为什么？网上很多关于如何自定义SessionId的name,比如想把JSESSIONID改为"666"。但是如何自定义生成SessionId的算法？Google了一下，没找到。需要看看SpringBoot里面的embedded.undertow内部实现？
本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第七篇，目前系列的前几篇制作成了PDF，需要的可以在文末获取下载方式，持续更新中。今天咱们继续一起来探究下，分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用，ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。接下来将分别介绍这些策略的优缺点，看看它们在实际应用中的场景和效果。
Es6新增的类其实就是基于原型机制的语法糖，类的语法可以让开发者更好的定义向后兼容的类，不仅可以继承内置类型，还可以继承自定义类型。
MybatisX是一款基于IDEA的快速开发插件，由MyBatis-Plus团队开发维护，为效率而生。
AutoGenerator 是 MyBatis-Plus 的代码生成器，通过 AutoGenerator 可以快速生成 Entity、Mapper、Mapper XML、Service、Controller 等各个模块的代码。
yield 英 [jiːld] 美 [jiːld] v.出产(作物);产生(收益、效益等);提供;屈服;让步;放弃;缴出 n.产量;产出;利润 上面路牌是「让」的意思
Zilin Wang，资深前端开发工程师，擅长前端打杂，专注于Remix、Radix UI、Haskell等领域。
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！
React-Redux-Saga是一个用于处理Redux异步操作的中间件，它的实现原理基于生成器函数（Generator Functions）和事件监听模式。
做自动化测试的时候，比如创建个 url 列表，url 列表里面可能是存储了网站的页数：
之前给大家推送过用纯matlab脚本制作的密码生成器(详见:您见过最强的密码是什么样的？60位够不够？)，在之前的基础之上对密码的生成规则做了部分改进，在密码模式的选择上也更加灵活，支持数字、小写、大写以及自定义符号的任意组合，支持自定义生成的密码组数，UI采用appdesigner设计。
选自Medium 作者：Ilia Karmanov 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器
来源：机器之心 本文长度为2698字，建议阅读4分钟 本文通过构建同一个神经网络，对比当前最流行的 10 种深度学习框架。 [ 导读 ]近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FA
近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器之心对该文进行了编译。 项目GitHub链接：https://github.com/i
本文作为 Python 系列的特别篇第 3 篇，主要介绍 Python 里的两大利「器」，生成器 (generator) 和迭代器 (iterator)。
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。
持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第13天，点击查看活动详情
Razor Engine，之前仅仅是ASP.NET MVC的一种View引擎，目前已经完全成为一种可以独立使用的模版引擎，并且已经成为了CodePlex上一个开源的项目（http://razorengine.codeplex.com/）。对于使用过ASP.NET MVC Razor视图引擎的朋友们一定已经领略过它的灵活性和易用性，在这篇文章中我们将利用它来实现一个代码生成器使我们可以以Razor的语法来定义代码模版。[源代码从这里下载] 在《一个简易版的T4代码生成"框架"》这篇文章中，我创建了一个能够
生成器是ES6新出的一种特殊的函数，调用之后会返回一个生成器对象，它实现了Iterable接口，因此可以用在任何可迭代对象身上，生成器的独特之处就是支持yield，yield可以暂停执行的生成器函数，还可以通过next()方法接受输入和产生输出，在关键字加上 * 号后还可以将跟着它后面的可迭代对象序列化为一连串值。
我们知道GAN的全名是生成对抗网络，那么它就是以生成为主要任务，所以可以用在这些方面
今天学习使用MybatisPlus生成Java web开发过程中我们最常需要的一些代码，包括包的创建，类的创建，mapper的生成
了解NLP的读者应该对Hugging Face这个名字非常熟悉了。他们制作了Transformers（GitHub超1.5万星）、neuralcoref、pytorch-pretrained-BigGAN等非常流行的模型。
WebFirst 是一新代的 代码生成器，用法简单，功能强大，支持多种数据库 ，具体功能如下：
查询API也允许对tenantId使用like语法， 也可以过滤未设置tenantId的实体
# 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
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