Quzrtz.net 示例

该代码示例展示了如何在.NetCore2.0应用程序中通过Quartz.NET库创建和调度一个定时任务,任务每5秒执行一次,输出‘HelloWorld.’。首先通过Nuget安装Quartz.NET,然后创建调度器、任务类和触发器,并使用Cron表达式设置执行频率。
//框架.Net Core 2.0
//先用Nuget 安装最新quartz.net

using System;
using Quartz;
using Quartz.Impl;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp
{
    public class Program
    {
        static void Main(string[] args){

            //创建一个调度器
            ISchedulerFactory factory=new StdSchedulerFactory();
            IScheduler scheduler =factory.GetScheduler().Result;
            scheduler.Start();

            //创建任务
            IJobDetail job = JobBuilder.Create<TimerToDo>()
                .WithIdentity("job", "group")
                .Build();

            //创建触发器
            ITrigger trigger = TriggerBuilder.Create()
                .WithIdentity("trigger", "group")
                .WithCronSchedule("0/5 * * * * ?")  //5秒执行一次
                .Build();

            //将任务和触发器添加到调度器中
            scheduler.ScheduleJob(job,trigger);
            Console.ReadLine();
        }
    }

    public class TimerToDo : IJob {

        public Task Execute(IJobExecutionContext context) {
            Console.WriteLine("Hello world.");
            return Task.CompletedTask;
        }
    }

}
ML.NET 提供了丰富的示例代码和教程资源,开发者可以通过这些资源快速掌握如何构建和集成机器学习模型到 .NET 应用程序中。以下是一些获取 ML.NET 示例代码和官方教程的途径: ### 获取 ML.NET 示例代码 ML.NET 的官方 GitHub 仓库是获取示例代码的主要来源。开发者可以通过克隆 [machinelearning-samples](https://github.com/dotnet/machinelearning-samples) 仓库来获取多个端到端的示例项目,这些项目覆盖了从基础模型训练到高级应用场景[^1]。克隆命令如下: ```bash git clone https://github.com/dotnet/machinelearning-samples.git ``` 该仓库中包含多个分类明确的示例,例如鸢尾花分类、房价预测、文本情感分析、商品推荐系统、异常检测和时间序列预测等。每个示例都提供了完整的代码结构和数据集,便于开发者学习和实践。 ### 官方文档与教程 ML.NET 官方文档([https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machinelearning/](https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machinelearning/))提供了详细的教程和示例代码,帮助开发者逐步构建机器学习模型。例如,在图像分类和对象检测任务中,ML.NET 支持使用 ONNX 模型(如 Tiny YOLOv2 和 Custom Vision)进行推理,并提供相应的示例代码[^4]。 此外,ML.NET 还支持调用 TensorFlow 模型。例如,在 MNIST 手写数字识别任务中,ML.NET 提供了如何加载和使用 TensorFlow 模型的示例,展示了其在图像识别领域的扩展能力[^2]。 ### 示例:将 ML.NET 模型导出为 ONNX 格式 以下是一个将 ML.NET 模型导出为 ONNX 格式的示例代码: ```csharp using Microsoft.ML; using Microsoft.ML.Data; public class DataPoint { public float Label { get; set; } public float[] Features { get; set; } } class Program { static void Main() { var context = new MLContext(); // 加载训练数据 var data = context.Data.LoadFromTextFile<DataPoint>("data.csv", hasHeader: true, separatorChar: ','); // 构建数据处理管道 var pipeline = context.Transforms.Concatenate("Features", "Features") .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features")); // 选择训练算法 var trainer = context.BinaryClassification.Trainers.LbfgsLogisticRegression(labelColumnName: "Label", featureColumnName: "Features"); var trainingPipeline = pipeline.Append(trainer); // 训练模型 var model = trainingPipeline.Fit(data); // 导出模型为 ONNX 格式 using (var stream = new MemoryStream()) { model.WriteTo(stream); File.WriteAllBytes("model.onnx", stream.ToArray()); } } } ``` 该示例展示了如何训练一个二分类模型,并将其导出为 ONNX 格式,以便在其他支持 ONNX 的平台上使用[^3]。 ###
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