20、使用 ML.NET 模型构建 Azure 函数

使用 ML.NET 模型构建 Azure 函数

从 Azure 函数使用模型

函数项目是从之前的 BookApp 解决方案复制而来。该项目中有三个文件进行了更改,以便与我们在上一节构建的 ML.NET 模型集成。好消息是, SentimentFunction 类没有任何更改,这意味着任何使用旧版本 Azure 函数的应用程序都可以继续正常工作,无需进行任何更改,因为函数签名及其 HTTP 接口保持不变。在测试函数之前,让我们回顾一下其他文件所做的更改。

BookApp.SentimentAnalysisFunction.csproj 文件的更改

csproj 文件中,我们添加了对 ML.NET 库的包引用,并链接了从 ModelBuilderApp 生成的机器学习模型 ZIP 文件。这些更改体现在文件中的以下几行:
- NuGet 包引用 :可以使用以下代码添加 NuGet 包引用:

<PackageReference Include="Microsoft.Extensions.ML" 
Version="1.5.2" />
<PackageReference Include="Microsoft.ML" Version="1.5.2" 
/>

在本章的几乎所有项目中,我们都使用了 Microsoft.ML NuGet 包。不过,这是我们首次

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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