【.NET Core】语言集成查询（LINQ）详解
【.NET Core】语言集成查询（LINQ）详解 文章目录 【.NET Core】语言集成查询（LINQ）详解一、概述二、查询表达式三、LINQ查询操作中的类型关系3.1 不转换数据源的查询3.2 转换数据源的查询3.3 转换数据源返回复杂类型查询3.4 让编译器推断类型信息 四、LINQ查询中的IEnumberable<T>变量4.1 IEnumerator4.2 IEnumberable4.3...
etlbox.3.1.0 for NET 轻量级 ETL数据集成库 Crack
适用于 .NET 的轻量级 ETL（提取、转换、加载）工具箱和数据集成库 高度可定制 厌倦了使用几乎不可能实现复杂需求的用户界面？使用 ETLBox，可以轻松编写适合您独特需求的代码。插入您自己的逻辑或修改现有行为以满足您的特定要求。 测试驱动的数据流 一直想创建测试驱动的 ETL 作业吗？仍然想知道您的数据流在最近的更改后是否仍然有效？别再看了。ETLBox 与 xUnit、NUnit 或 M...
Oracle主备切换，ogg恢复方法(集成模式)
前言: 文章主要介绍Oracle数据库物理ADG主备在发生切换时(switchover,failover)，在主库运行的ogg进程(集成模式)如何进行恢复。 测试恢复场景，因为集成模式不能在备库配置，所以场景都是基于主库端: 1 主备发生switchover切换，主库为ogg源端 2 主备发生failover切换，主库为ogg源端 ...
Azure Machine Learning - Azure AI 搜索中的集成数据分块和嵌入
一、组件图 下图显示了集成矢量化的组件。 下面是负责集成矢量化的组件清单： 基于索引器的索引编制支持的数据源。一个用于指定矢量字段的索引，以及一个分配到矢量字段的矢量化器定义。一个用于为数据分块提供文本拆分技能的技能组，以及一个矢量化技能（AzureOpenAiEmbedding 技能，或指向外部嵌入模型的自定义技能）。（可选）用于将分块数据推送到次要索引的索引投影（也在技能组中定义）一个嵌入模型，...
Docker Swarm总结+Jenkins安装配置与集成（5/5）
博主介绍：Java领域优质创作者,博客之星城市赛道TOP20、专注于前端流行技术框架、Java后端技术领域、项目实战运维以及GIS地理信息领域。 🍅文末获取源码下载地址🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 欢迎点赞收藏评论拍砖........ 【Docker Swarm总结】《容器技术 Docker+K8S专栏》✅ 【uniapp+uinicloud多用户社区博客实战项目】《完整开发文档-从零到完整项目》...
Sealos 云操作系统一键集成 runwasi，解锁 Wasm 的无限潜力
ainerd 插件，用来将 Wasm 运行时整合到 Containerd 中，以支持使用 Containerd 来创建和管理 Wasm 应用。本文将会给大家介绍如何在 Sealos 云操作系统中快速集成 runwasi，并使用 runwasi 来运行 Wasm 应用。 runwasi 介绍先来看一眼 runwasi 骚气的 Logo： 在理解 runwasi 之前，我们先来明确几个概念：WebA...
单元测试，集成测试，系统测试的区别是什么？
实际的测试工作当中，我们会从不同的角度对软件测试的活动进行分类，题主说的“单元测试，集成测试，系统测试”，是按照开发阶段进行测试活动的划分。这种划分完整的分类，其实是分为四种“单元测试，集成测试，系统测试，验收测试"。这四类测试，其实是一种从局部到整体测试思想。 为了给题主以及各位同学介绍清楚这4类测试的区别，我以汽车生产测试的过程为例，来分别阐述下单元测试，集成测试，系统测试，验收测试。 一、单元测...
从零开始搭建React+TypeScript+webpack开发环境-集成antd ProComponents
前言 Ant Design 定义了基础的设计规范，对应也提供了大量的基础组件。但是对于中后台类应用，提供更高程度的抽象，提供更上层的设计规范，并且对应提供相应的组件使得开发者可以快速搭建出高质量的页面。 在 ProComponents 中内置了一系列的设计规范，预设了常用的逻辑。在这个基础上提供了灵活的支持，比如对于 ProTable 来说你也可以把它完全当做 Ant Design 的 Table ...
【Python机器学习】零基础掌握BaggingClassifier集成学习
过机器学习算法来提高信用卡欺诈检测的准确率。传统的SVM（支持向量机）虽然在某些情况下表现不错，但在面对复杂和不均衡的数据（如欺诈和非欺诈交易比例严重不平衡）时可能不够稳健。 一个有效的解决思路是使用集成学习算法，特别是Bagging（Bootstrap Aggregating）。通过集成多个SVM模型，Bagging能够提高整体模型的稳定性和准确性。 模拟数据（前四个特征分别代表交易金额、交易地点、...
【Python机器学习】零基础掌握IsolationForest集成学习
如何有效地识别异常数据点？ 在日常工作和生活中，经常会遇到需要从大量数据中找出异常或者“不一样”的数据点的情况。比如在金融领域，怎样从数以百万计的交易记录中准确地找出可疑的欺诈交易？又或者在电商平台，如何从海量的商品评论中找出那些刷好评或刷差评的异常数据？有没有一种智能、高效的方式来解决这类问题呢？ 考虑一个电商平台，需要从大量的用户评论中找出刷单行为（即刷好评或刷差评）。传统的方式可能需要人工逐一...