从壹开始学习NetCore 44 ║ 最全的 netcore 3.0 升级实战方案 
   缘起1、哈喽大家中秋节(后)好呀!感觉已经好久没有写文章了,但是也没有偷懒哟,我的视频教程《系列一、NetCore 视频教程(Blog.Core)》也已经录制八期了,还在每周末同步更新中,欢迎大家多多指教。2、除此之外呢,我也在平时的时间帮朋友开发了一个小项目,就是使用 .net mvc+vue+            
                
         
            
            
            
             C#入门到精通这个课程可以说是C#比较经典的教程,我就是看着这个视频入门的(对新手而已还不错)。 C#语言入门详解面向零基础新手的 C# 基础知识.NET Core开发实战/微服务架构最佳实践.NET 5教程,.Net Core 2021视频教程,杨中科主讲2020年最新C#/.Net Core零基础到精通实战教程全集 2020年最新.NET5零基础到精通实战全集C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.安装.Net Corehttps://www.microsoft.com/net/core#windows 2.创建一个.Net Core项目,win+R调出控制台,输入下面命令mkdir aspnetcoreappcd aspnetcoreappdotnet new 输入完成后,会在对应目录下生成一个aspnetcoreapp文件夹。 3.把            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 使用.Net Core实现机器学习
## 概述
在这篇文章中,我将向你介绍如何使用.Net Core来实现机器学习。我们将按照以下步骤来完成这个任务:
1. 准备数据集
2. 数据预处理
3. 模型选择和训练
4. 测试和评估模型
5. 应用模型
接下来,我将逐步指导你完成每个步骤,并提供相应的代码示例。
## 步骤1:准备数据集
在机器学习中,数据是非常重要的。首先,你需要收集和准备            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            大数据的背景下,数据处理占了极大的份额,就像一个西红柿做成西红柿炒鸡蛋,需要经过调料整合,菜料清洗,饭菜加工等等才能发布到生产,不,发送到餐桌,毕竟直接干吃西红柿会脏乱有毒,口味不佳,顾客会认为贵餐厅很low这里简单分享一下我对数据清洗的理解,数据清洗占了很重要的地位,不然面对着脏乱差的西红柿炒鸡蛋,没人愿意下口。一份未经清洗过的数据一般会存在这些不符合分析要求的问题:重复,错误,空值,异常数据等            
                
         
            
            
            
            LR: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gene_dataset(opt='linear'): pos_num , neg_num = 100, 100 X = np.zeros((2,pos_num+neg_num))            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            十年河东,十年河西,莫欺少你穷 学无止境,精益求精 1、新建 netcore 控制台应用程序并引入包 2、服务端 using SimpleTCP; using System; using System.Net; using System.Tex            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ASP.NET Core的底层设计支持和使用依赖注入。ASP.NET Core应用程序可以利用内置的框架服务将它们注入到启动类的方法中,并且应用程序服务能够配置注入。由ASP.NET Core提供的默认服务容器提供了最小功能集,并不是要取代其它容器。一、什么是依赖注入依赖注入(Dependency injection,DI)是一种实现对象及其合作者或依赖项之间松散耦合的技术。将类用来执行其操作的这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            机器学习算法:是使计算机具有智能的关键 机器学习算法可以分为传统的机器学习算法和深度学习。传统机器学习算法主要包括以下五类:回归:建立一个回归方程来预测目标值,用于连续型分布预测分类:给定大量带标签的数据,计算出未知标签样本的标签取值聚类:将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇,每一簇数据有共同的特征关联分析:计算出数据之间的频繁项集合降维:原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中下面我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            netcore- Nlog研究与学习使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            .netCore学习一.netCore从最早的.netframework,.netCore,xamarin各自使用自己的类库,发展到使用标准库。  .netCore,组件化可灵活配置。可以通过建空项目和vs帮助生成的标准项目做对比。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用sklearn实现交叉验证1.交叉验证如果我们使用模型在一个数据集上面进行测试            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            用pytorch跟tensorflow实现神经网络固然爽。但是想要深入学习神经网络,光学会调包是不够的,还是得亲            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、VASP中的四个最基本文件:INCAR,POTCAR,POSCAR ,KPOINTS,再加一个提交任务所用的脚本文件2、常用的软件:Origin(画图),winscp和putty(方便远程登录),DS VIEWES PRO(用于看结构)等;3、计算步骤: (1)先按计算要求,编辑好输入文件。这里面最麻烦的就算是INCAR和POSCAR了。SCF计算——INCAR文件大致设置如下:&n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1、数据预处理:iris数据介绍、数据加载、数据展示、维度确认数据预处理:iris数据加载数据展示确认数据维度使用scikit-learn进行数据处理的四个关键点1区分开属性数据与结果数据2属性数据与结果数据都是量化的3运算过程中,属性数据与结果数据的类型都是Numpy数组4属性数据与结果数据的维度是对应的iris数据加载from sklearn import datasetsiris = dat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 机器学习中的 Shuffle 实现
在机器学习的过程中,数据的顺序往往会影响模型的训练效果。为了避免模型在训练时产生偏差,通常会对训练数据进行“随机洗牌”(Shuffle)。本文将介绍 Shuffle 的概念、实现方法,以及在 Python 中的代码示例。
## Shuffle 的重要性
Shuffle 主要是在数据预处理阶段进行的一种操作,目的是将数据以随机的顺序排列。这对于提升机器学            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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             SQL Server 上机实验题上机实验题1创建数据库创建四张表插入四张表的数据上机实验题2上机实验题4上机实验题5上机实验题7 上机实验题1创建数据库create database Library 
on (
  name=a,
  filename='D:\DB\library.mdf',
  size=10MB,
  maxsize=10MB,
  filegrowth=10MB
)
Lo            
                
         
            
            
            
            # 使用JavaScript实现机器学习:新手入门指南
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能(AI)的一个分支,它使计算机能够根据数据学习和做出决策。虽然Python是机器学习的主要编程语言,但现在也有许多JavaScript库可以有效支持机器学习的实现。本文将带你通过简单的步骤来实现一个基本的机器学习示例。
## 项目流程
在学习如何用JavaScript实现机器            
                
         
            
            
            
            众所周知,SAP中国在6月份发布的SAP智能业务机器人,为我们解决重复、复杂的业务场景及实现业务的智能化处理又提供了一个有力的“武器”。相信很多人有这样的感受,刚接触时会觉得SAP智能业务机器人特别高科技、也特别神秘,究竟这个“武器”有多神秘,怎样才能发挥这个神秘“武器”的功效,今天就来与大家一起分析探讨,为大家揭开SAP智能业务机器人神秘的面纱。我们先从一个财务日常处理经常遇到的场景开始,财务人            
                
         
            
            
            
            using Microsoft.AspNetCore.Http; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Threading.Tasks; namespace Fast.NetCo ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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