1.大 批量 数据 操作 可以利用SqlBulkCopy类快速写入大 批量 数据 ,针对SQL Server的优化,可以写入DataRow 数据 ,DataTable,DataReader WriteToServer(DataTable)写入 数据 表 WriteToServer(DataRow[])批次写入 数据 行 WriteToServer(DataTable ,
可以利用SqlBulkCopy类快速写入大批量数据,针对SQL Server的优化,可以写入DataRow数据,DataTable,DataReader
WriteToServer(DataTable)写入数据表
WriteToServer(DataRow[])批次写入数据行
WriteToServer(DataTable ,DataRowState)按行状态写入数据库表
WriteToServer(IDataReader)写入DataReader对象










2.多个动态的结果集
Multiple Active Result Sets(MARS)
这个只能在SQL Server 2005中使用
可以在一个Command对象上同时打开多个DataReader










译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟目前,没有用于构建和管理机器学习(ML)应用程序的标准实践。机器学习项目组织得不好,缺乏可重复性,而且从长远来看容易彻底失败。因此,我们需要一套流程来帮助自己在整个机器学习生命周期中保持质量、可持续性、稳健性和成本管理。图1. 机器学习开发生命周期流程使用质量保证方法开发机器学习应用程序的跨行业标准流程(CRISP-ML(Q))是CRISP-DM的升级版,以确保机器学习产品的质量。CRISP-ML(Q)有六个单独的阶段:1. 业务和数据理解2. 数据准备3. 模型

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