随笔分类 - .NET
摘要：场景 商品的价格会随时间发生变化，可以通过ML .NET的异常情况检测功能获得价格的拐点和峰值，为决策做参考 数据集 数据来自Every Cryptocurrency Daily Market Price 原始数据包含币种symbol、时间date、开盘价open、最高价high、最低价low、收盘
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摘要：原XML <response><itemList><item><number>5</number></item></itemList></response> 不做处理，转成json {"response":{"itemList":{"item":{"number":"5"}}}} 实际上item为集
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摘要：场景 给出一段电影评价的文字，判断其对电影的评价是积极的还是消极的 虽然业务场景和之前的博客不同，但是实际上和ML .NET 预测订单是否被退货的内核是一样的，都是文本数据分类 输入一些特征和结果，进行训练，之后使用模型，通过特征，推断结果 训练数据 数据来自IMDB Dataset of 50K
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摘要：参考Movie Recommendation 我采用ML .NET自动化模型的推荐方案来完成这件事情 场景 根据用户以往对电影的评分，向用户推荐他/她可能感兴趣的电影，从而精确推广目标电影给可能感兴趣的用户群体 比如，打开某部电影的介绍页面，会有“喜欢这部电影的人也喜欢”这样的栏目 或者在用户页面，
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摘要：场景 根据历史订单的退货情况，预测新订单是否被退货 这次利用ML .NET的数据分类功能，将订单状态分为退货、不退货两种，计算每笔订单被退货、不被退货的概率 需要注意的是，这里是文本数据分类，使用数据分类，而之前完成的猫狗分类，需要使用图像分类 数据集 数据来自Amazon Seller - Ord
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摘要：部署测试环境 本地启动redis控制台 && 安装redis服务（用于调试） 1.下载最新版redis，选择.zip则是免安装的版本 下载地址 (这是封装好的基于windows的redis服务) 2.解压到指定目录，并运行cmd命令 3.在该文件夹下运行命令： redis-server.exe re
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摘要：表达式相加 //常量表达式 Expression firstArg = Expression.Constant(2); Expression secondArg = Expression.Constant(4); //相加 Expression addExpression = Expression.
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摘要：使用PhysicalFileProvider 实现效果 关键代码 using Microsoft.Extensions.FileProviders; using Microsoft.Extensions.Primitives; IFileProvider fileProvider = new Phy
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摘要：WPF TextBox输入小数 WPF ListView Header添加CheckBox WPF 本地化（比如DatePicker） 10.1 开发在日常生活中的运用之自动合并视频 Linux 删除日志写脚本思路 HttpWebResponse ReadWriteTimeout和Timeout B
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摘要：本文将使用ML .NET的图像分类对猫狗的图像数据进行训练，得到模型； 并且开发一个简单的识别程序用来识别猫咪和狗狗。 流程 根据什么是 ML.NET 以及它如何工作？中的描述，我们知道，工作流如图： 这里我按照我的理解重新画了一幅： 首先我们需要准备训练数据集和测试数据集； 然后通过训练数据集进行
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摘要：引用 SSH.NET string publicIP = ""; int publicPort = 22; string userName = "root"; string password = ""; string command = "your command"; using (SshClien
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摘要：一般使用 return a switch { 100 => 10, _ => 99, }; return tag switch { TagEnum.First => 1, TagEnum.Two => 2, TagEnum.Three => 3, _ => 0 }; 使用属性 return tagO
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摘要：在模型生成后，可以通过Evaluate方法进行评估 //注意，这里使用txt或者tsv格式的文件 string testCsvPath = Path.Combine(AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory, "TrainData", "test-data2.txt
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摘要：再次训练与参数调整 在UsedCarsPricePredictionMLModel.training.cs文件下，有训练设置与训练模型的方法 BuildPipeline方法中是ML .NET自动生成的训练设置，包括选择了哪些参数，预测的字段是什么， 以及调用LightGbm方法，参数配置为 { Nu
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摘要：本文将使用ML .NET的回归模型对二手车的价格进行训练，得到模型； 并且开发一个简单的预测程序用来预测二手车的价格。 数据集来源 在kaggle Used Cars Price Prediction中下载train-data.csv和test-data.csv， 其中train-data.csv用
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摘要：乐观锁的关键是通过版本号判断数据是否被修改，确定操作是否成功 以下示例通过自增版本号的方式，判断是否更新数据 数据库为sqlite数据库，包含一张myresource表，字段为Id、Version、Resource 其中Id为主键，Version为版本号，Resource为业务数据 关键代码 usi
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摘要：public static void Run() { //跟踪侦听 System.Diagnostics.Trace.Listeners.Add(new TextWriterTraceListener(System.Console.Out)); TraceMessage("First"); Trac
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摘要：FieldInfo[] fields = typeof(EnumToDictionaryEnum) .GetFields(BindingFlags.Static | BindingFlags.Public) ?? Array.Empty<FieldInfo>(); var dictionary =
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摘要：应用场景 lock 确保当一个线程位于代码的临界区时，另一个线程不进入临界区。如果其他线程试图进入锁定的代码，则它将一直等待（即被阻止），直到该对象被释放。 lock语句根本使用的就是Monitor.Enter和Monitor.Exit，也就是说lock(this)时执行Monitor.Enter(
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摘要：遇到的问题 一个UWP应用，在开发机上TextBlock显示文字正常，文字为黑色，背景为白色，而在另外一台电脑上TextBlock的文字突然“消失”了 我开始以为是分辨率的问题，导致TextBlock不在原有的位置上，后面仔细比较设置，发现TextBlock应该还在原来的位置 后面发现两台电脑的wi
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