1、避免在循环中进行查询操作：避免在循环中进行查询操作，可以将查询结果缓存到内存中，然后对内存中的数据进行操作，可以提高性能。这种方式适合集合数据量少的数据，否则利大于弊。//不建议的方式：在循环中进行查询操作foreach(variteminitemList){varresult=context.Items.FirstOrDefault(i=>i.Id==item.Id);//执行逻辑}//推荐的方式：将查询结果缓存到内存中，然后对内存中的数据进行操作varitemIds=itemList.Select(i=>i.Id).ToList();varresults=context.Items.W
1、避免在循环中进行查询操作：避免在循环中进行查询操作，可以将查询结果缓存到内存中，然后对内存中的数据进行操作，可以提高性能。这种方式适合集合数据量少的数据，否则利大于弊。//不建议的方式：在循环中进行查询操作foreach(variteminitemList){varresult=context.Items.FirstOrDefault(i=>i.Id==item.Id);//执行逻辑}//推荐的方式：将查询结果缓存到内存中，然后对内存中的数据进行操作varitemIds=itemList.Select(i=>i.Id).ToList();varresults=context.Items.W
一、前言最近参与了亚马逊云科技【云上探索实验】活动，通过AmazonSageMaker基于StableDiffusion模型，非常简单快速搭建的第一个AIGC，一开始以为非常复杂，不懂动手操作，但实际上操作非常简单，没有想象中的恐怖，整体体验非常愉快，我先对AmazonSageMaker简单介绍，然后对基于StableDiffusion模型，搭建AIGC应用简单总结下。二、AmazonSageMaker简单介绍AmazonSageMaker是AmazonWebServices（AWS）的一款全面的机器学习（ML）平台，旨在让数据科学家，开发人员和企业更轻松地构建、训练和部署机器学习模型。Ama
一、前言最近参与了亚马逊云科技【云上探索实验】活动，通过AmazonSageMaker基于StableDiffusion模型，非常简单快速搭建的第一个AIGC，一开始以为非常复杂，不懂动手操作，但实际上操作非常简单，没有想象中的恐怖，整体体验非常愉快，我先对AmazonSageMaker简单介绍，然后对基于StableDiffusion模型，搭建AIGC应用简单总结下。二、AmazonSageMaker简单介绍AmazonSageMaker是AmazonWebServices（AWS）的一款全面的机器学习（ML）平台，旨在让数据科学家，开发人员和企业更轻松地构建、训练和部署机器学习模型。Ama
一、前言随着科技的进步和社会的发展，人工智能得到了愈加广泛的重视，特别是最近大火的Chatgpt，充分展现了研发通用人工智能助手广阔的研究和应用前景。让越来越多的组织和企业跟风加入到人工智能领域的研究中，但机器学习的实施是一项极其复杂的工作，不仅需要专业技能，还涉及大量的试错。无论是“专业”，抑或是“试错”，其背后都是高昂的成本。而且，通过传统的方式创建机器学习模型，开发人员需要从高度手动的数据准备过程开始，经过可视化、选择算法、设置框架、训练模型、调整数百万个可能的参数、部署模型并监视其性能，这个过程往往需要重复多次，是非常繁琐且特别耗时的。所以说，究竟有多少公司能够玩得起，想必很多人都会在
一、前言随着科技的进步和社会的发展，人工智能得到了愈加广泛的重视，特别是最近大火的Chatgpt，充分展现了研发通用人工智能助手广阔的研究和应用前景。让越来越多的组织和企业跟风加入到人工智能领域的研究中，但机器学习的实施是一项极其复杂的工作，不仅需要专业技能，还涉及大量的试错。无论是“专业”，抑或是“试错”，其背后都是高昂的成本。而且，通过传统的方式创建机器学习模型，开发人员需要从高度手动的数据准备过程开始，经过可视化、选择算法、设置框架、训练模型、调整数百万个可能的参数、部署模型并监视其性能，这个过程往往需要重复多次，是非常繁琐且特别耗时的。所以说，究竟有多少公司能够玩得起，想必很多人都会在
前言：Hello大家好，我是Dream。最近受邀参与了亚马逊云科技【云上探索实验室】活动，基于他们的sagemaker实现了机器学习中一个非常经典的案例：猫狗分类。最让我惊喜的是的模型训速度比想象中效果要好得多，而且速度十分迅速，而且总体感觉下来整个过程十分便利，使用起来也是得心应手。那接下来跟随我的视角，来一起复盘一下整体做的过程，来感受一下其强大便利之处。在我们的日常生活和学习中，尤其是针对人工智能专业的学生以及工作者而言，机器学习、神经网络是我们每天都要接触的工作，复杂多样的环境配置以及高要求的运行配置总让我们十分头疼，正因此我推荐大家去使用AmazonSageMaker，轻松解决你的烦
前言：Hello大家好，我是Dream。最近受邀参与了亚马逊云科技【云上探索实验室】活动，基于他们的sagemaker实现了机器学习中一个非常经典的案例：猫狗分类。最让我惊喜的是的模型训速度比想象中效果要好得多，而且速度十分迅速，而且总体感觉下来整个过程十分便利，使用起来也是得心应手。那接下来跟随我的视角，来一起复盘一下整体做的过程，来感受一下其强大便利之处。在我们的日常生活和学习中，尤其是针对人工智能专业的学生以及工作者而言，机器学习、神经网络是我们每天都要接触的工作，复杂多样的环境配置以及高要求的运行配置总让我们十分头疼，正因此我推荐大家去使用AmazonSageMaker，轻松解决你的烦
IntroEFCore支持多种方式处理具有继承关系的表，现在支持TPH、TPC（EFCore7）、TPT，具体的实现方式可以参考官方文档和这篇文章。大致总结一下不同的方式的区别：TPH：所有的类型都放在一张表中，使用discriminator字段用以区别不同的类型TPT：不同的子类型有单独的表存放子类独有的字段，父虚类型也有一张单独的表存放共有的字段。TPC：不为父虚类新建表，只有子类型有单独的表，并且表内有父类和子类所有的字段。由于TPT两张表的外键关联设计，在进行查询时，会自动进行的JOIN等连表查询操作，因此极限性能不太行。需要经常用查询父类的情况，TPH就挺好；需要经常查询子类的时候，
IntroEFCore支持多种方式处理具有继承关系的表，现在支持TPH、TPC（EFCore7）、TPT，具体的实现方式可以参考官方文档和这篇文章。大致总结一下不同的方式的区别：TPH：所有的类型都放在一张表中，使用discriminator字段用以区别不同的类型TPT：不同的子类型有单独的表存放子类独有的字段，父虚类型也有一张单独的表存放共有的字段。TPC：不为父虚类新建表，只有子类型有单独的表，并且表内有父类和子类所有的字段。由于TPT两张表的外键关联设计，在进行查询时，会自动进行的JOIN等连表查询操作，因此极限性能不太行。需要经常用查询父类的情况，TPH就挺好；需要经常查询子类的时候，
