miniapi dotnet webapi learn
纪念一下，在国产麒麟linux下跑dotnet8，运行起来了
纪念一下，在国产麒麟linux下跑dotnet8，运行起来了 1、用vs2022的dotnet8写的跨平台web项目，编译完成。 2、在麒麟linux里安装dotnet： 参考微软官方的net8安装说明， https://dotnet.microsoft.com/zh-cn/download/dot ......
《RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是元学习（Meta Learning）？ 元学习或者叫做“学会学习”（Learning to learn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习，从元学习的使用角度看，人们也称 ......
【五期李伟平】CCF-A（AAAI'21）Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning
Nagalapatti, Lokesh , and R. Narayanam . "Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning." (2021). 针对联邦学习中相关客户端选择（FRCS）的问题，本文提 ......
金蝶k3 webapi 扩展封装
配置文件 public class KingdeeK3CloudConfig { public string Name { get; set; } public string CloudDbId { get; set; } public string CloudUrl { get; set; } p ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机分类
支持向量机也是一种既可以处理分类问题，也可以处理回归问题的算法。关于支持向量机在回归问题上的应用，请参考：TODO 支持向量机分类广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学（例如基因分类）、手写数字识别等领域。 1. 算法概述 支持向量机的主要思想是找到一个超平面，将不同类别的样本最大化地分隔开。超平 ......
Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记
Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林分类
随机森林分类算法是一种基于集成学习（ensemble learning）的机器学习算法，它的基本原理是通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票，以产生最终的分类结果。 随机森林算法可用于回归和分类问题。关于随机森林算法在回归问题上的应用可参考：TODO 随机森林分类算法可以应用于各种需要进行分类或预 ......
从SpringBoot到DotNet_2.重构异步与完成用户模块
一、了解C#中的异步 假设项目部署的服务器的CPU只有1C1T，当一个请求进入服务器进行方法执行并等待返回的时候，CPU资源就会被占用，直到这个方法结束，在此期间别的请求也无法进入，就相当于在前端一直转圈等待。 上面的情况就是典型的单线程模型，在这种情况下同步方法会一直占用CPU，直到任务完 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树分类
决策树分类算法是一种监督学习算法，它的基本原理是将数据集通过一系列的问题进行拆分，这些问题被视为决策树的叶子节点和内部节点。决策树的每个分支代表一个可能的决策结果，而每个叶子节点代表一个最终的分类结果。 决策树分类算法的历史可以追溯到1980年代初，当时研究者开始探索用机器学习来解决分类问题。在19 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
.net 6WebApi 使用Nginx部署
1. 前言 WebApi在Linux环境下使用Nginx部署分为两块部分，工程部分层面、Linux配置层面。 部署过程主要参考微软文档+网上资料 其它资料链接：https://www.jianshu.com/p/849343f679aa 2. 工程部分 首先，在开发环境 (Program.cs) 中 ......
.NET 6 轻量级 WebApi 框架 FastEndpoints 入门
原文：.NET 6 轻量级 WebApi 框架 FastEndpoints 入门_.net api框架-CSDN博客 (一)前言 前段时间我从公众号：dotNET跨平台了解到了一个webapi框架叫：基于 .NET 6 的轻量级 Webapi 框架 FastEndpoints (qq.com) 随后 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 贝叶斯分类
贝叶斯分类是一种统计学分类方法，基于贝叶斯定理，对给定的数据集进行分类。它的历史可以追溯到18世纪，当时英国统计学家托马斯·贝叶斯发展了贝叶斯定理，这个定理为统计决策提供了理论基础。 不过，贝叶斯分类在实际应用中的广泛使用是在20世纪80年代，当时计算机技术的进步使得大规模数据处理成为可能。 1. ......
dotnet webapi 使用sqlite数据库
切换到sqlite数据库 using Microsoft.EntityFrameworkCore; var builder = WebApplication.CreateBuilder(args); builder.Services.AddDbContext<DataContext>(options ......
dotnet 多版本切换
电脑安装了多个dotnet版本,该如何进行切换 使用 global.json 文件指定要使用的版本。您可以使用以下命令创建 global.json 文件：dotnet new globaljson --sdk-version <version> --force。该文件将存储在当前项目SDK版本的文件 ......
seed 数据库 dotnet
如何使用数据库 创建DataContext.cs using Microsoft.EntityFrameworkCore; using PokemonReviewApp.Models; namespace PokemonReviewApp.Data { public class DataContex ......
dotnet webapi miniapi learn note
GameStore.Api/Dtos.cs using System.ComponentModel.DataAnnotations; namespace GameStore.Api.Dtos; public record GameDto(int Id, string Name, string Gen ......
dotnet webapi miniapi 依赖注入
原先的模式 GamesEndpoints.cs public static class GamesEndpoints { public static RouteGroupBuilder MapGamesEndpoints(this IEndpointRouteBuilder endpoints) { ......
dotnet webapi miniapi C#接口的扩展方法
接口的扩展方法 定义 当我们在C#中定义接口时，有时候我们希望为接口添加一些额外的方法，但是我们又不想修改接口本身。这时，接口的扩展方法就派上用场了。 接口的扩展方法允许我们在不改变接口定义的情况下，为接口添加新的方法。这些方法可以像实例方法一样调用，但实际上它们是静态方法。 例子 假设我们有一个接 ......
linux .net core dotnet执行exe缺失libhostpolicy.so
linux .net core dotnet执行exe缺失libhostpolicy.so 执行"zhtz.exe"程序 dotnet "zhtz.exe" 错误内容 A fatal error was encountered. The library 'libhostpolicy.so' requ ......
《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是MIL？ 多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......
CF940F Machine Learning题解
题目链接：洛谷 或者 CF 不是特别难的题，抽象下题意就是算区间次数出现的次数 mex 和带单点修改。看到范围 \(1e5\) 还带修改，传统的 mex 求法里貌似就莫队类算法好带修，考虑带修莫队。 然而涉及到 mex 问题，你可能不由自主地想到回滚莫队求 mex 只删不加的板子题：P4137 Rm ......
CF940FMachine Learning题解
题目链接：洛谷 或者 CF 不是特别难的题，抽象下题意就是算区间次数出现的次数 mex 和带单点修改。看到范围 \(1e5\) 还带修改，传统的 mex 求法里貌似就莫队类算法好带修，考虑带修莫队。 然而涉及到 mex 问题，你可能不由自主地想到回滚莫队求 mex 只删不加的板子题：P4137 Rm ......
windows server 直接运行 部署.NET webapi，以及IIS部署vue项目
参考链接： windows server 开启IIS: https://www.cnblogs.com/yaopengfei/p/7199550.html IIS部署vue: https://juejin.cn/post/7171745871946596383 .NET 6.0 部署: https: ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 逻辑回归分类
逻辑回归这个算法的名称有一定的误导性。虽然它的名称中有“回归”，当它在机器学习中不是回归算法，而是分类算法。因为采用了与回归类似的思想来解决分类问题，所以它的名称才会是逻辑回归。 逻辑回归的思想可以追溯到19世纪，由英国统计学家Francis Galton在研究豌豆遗传问题时首次提出。然而，真正将逻 ......
What I Learned In 2023 - Alexandr Wang
一篇共鸣的博文：https://alexw.substack.com/p/what-i-learned-in-2023 小小年纪，已悟到这个层次，实至名归。 每年年底，我都会写下过去一年的主要经验教训并发送给At the end of every year, I write up the major ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 K-近邻分类
KNN（K-近邻），全称K-Nearest Neighbors，是一种常用的分类算法。KNN算法的历史可以追溯到1957年，当时Cover和Hart提出了“最近邻分类”的概念。但是，这个算法真正得到广泛认知和应用是在1992年，由Altman发表的一篇名为“K-Nearest Neighbors”的 ......
dotnet-dump工具使用
介绍 dotnet-dump 是 .NET Core 官方工具之一，用于生成和分析 .NET Core 进程的转储文件（dump file）。它可以帮助开发人员在应用程序发生故障或性能问题时进行故障排查和诊断。 Linux 系统上的软件包的工具 RedHat系列使用(Centos)yum Debia ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林回归
随机森林回归（Random Forest Regression）是一种在机器学习领域广泛应用的算法，由美国科学家 Leo Breiman 在2001年提出。它是一种集成学习方法，通过整合多个决策树的预测结果来提高预测精度和稳定性。 随机森林回归适用于各种需要预测连续数值输出的问题，如金融领域的股票价 ......