内容简介：ML.NET 0.6 已发布，ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架，旨在让 .NET 开发者更快上手机器学习。ML.NET 允许 .NET 开发者开发他们自己的模型，并将自定义 ML 注入到他们的应用程序中。他们无需开发或调整机器学习模型的专业知识，一切都可在 .NET 中搞定。ML.NET 0.6 更新亮点：
ML.NET 0.6 已发布，ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架，旨在让 .NET 开发者更快上手机器学习。
ML.NET 允许 .NET 开发者开发他们自己的模型，并将自定义 ML 注入到他们的应用程序中。他们无需开发或调整机器学习模型的专业知识，一切都可在 .NET 中搞定。
ML.NET 0.6 更新亮点：
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用于构建和使用机器学习模型的新 API
ML.NET API 在该版本中进行首次迭代，旨在使机器学习更轻松、更强大。 详情
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能够对预训练（pre-trained）的 ONNX 模型进行评分 详情
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模型预测性能改进
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其他改进：
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improvements to ML.NET TensorFlow scoring
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more consistency with the .NET type-system
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having a model deployment suitable for serverless workloads like Azure Functions
更多细节请查阅发布公告：
https://blogs.msdn.microsoft.com/dotnet/2018/10/08/announcing-ml-net-0-6-machine-learning-net/
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
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快速傅里叶变换
K. R. Rao、D. N. Kim、J. J. Hwang / 万帅、杨付正 / 机械工业出版社 / 2013-3 / 98.00元
《国际信息工程先进技术译丛·快速傅里叶变换：算法与应用》深入浅出地阐述了快速傅里叶变换（FFT）的原理，系统地总结了各类FFT算法，并广泛精辟地介绍了FFT在视频和音频信号处理中的各种应用。《国际信息工程先进技术译丛·快速傅里叶变换：算法与应用》在阐述了离散傅里叶变换（DFT）的原理和性质之后，详细讨论了时域抽取（DIT）和频域抽取（DIF）的各类快速算法。论述了近似计算DFT的整数FFT、二维及......一起来看看 《快速傅里叶变换》 这本书的介绍吧!
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