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半年前写过一篇类似的文章，题目是：《 在.NET中使用机器学习API（ML.NET）实现化学分子式数据格式的判定 》，在该文中，我介绍了化学分子式数据格式的基本知识，同时给出了一个案例，展示了如何在.NET/.NET Core中，使用微软开源的ML.NET框架，通过机器学习，实现化学分子式数据格式的预测。 时隔半年，ML.NET有了很大的发展。在阅读我之前那篇文章的时候，或许还会对给出的案例代码有些疑问，ML.NET经过几个版本的更新之后，API的设计变得更为合理易用，所开放的接口也越来越多（比如，新版本的ML.NET中，对机器学习引擎的OutputSchema进行了完全开放，开发者可以根据自己的需要进行调用），因此，本文就再一次回到这个话题并进行更为详细的介绍，用新版本的ML.NET重新实现化学分子式数据格式的判定。 有关化学分子式的相关知识，在这里也就不多说了，直接看代码实现部分。 准备数据 我们的数据仍然是一个CSV文件，通过逗号分隔，文件包含两个字段：结构式数据（ChemicalStructure），以及该结构式数据的类型（Type），以下是这个文件的部分片段，注意，在这个文件中，我们没有定义CSV头，不过这不重要，只要记得在后面的代码实现中，将这个设置体现出来就可以了。 [O-]C(CCCCCCCCCCCCCCCCC)=O.[Na+],SMILES O=C(C1)N(C2

3 月，跳不动了？>>> 新一期资源整理。 1 Coding: 1.城市模拟综合。 UrbanSimulationSynthesis 2.基于 bookdown 的 ElegantBook。 ElegantBookdown 3.R语言包lifecycle，生命周期提供了一组工具和约定来管理导出功能的生命周期。 lifecycle 4.学习GitHub注册的基础知识，进行首次回购，上传文档/文件，分支，合并和拉取请求均在.ppt文档中进行了讨论 lunch and learn GitHub Basics ppt 5.这是MSU的PLP 847小组项目，由Greg Bonito教授。团队成员包括：Melini Jayawardana Austin McCoy Mitch Roth丽贝卡·谢伊。 TarSpot of Corn 6.弯嘴滨鹬和红颈滨鹬的迁徙方式和后果。 CurlewSands RedNStints 7.R语言包varstan，Varstan是一个使用哈密顿蒙特卡洛方法对结构化时间序列模型进行贝叶斯估计的软件包，该方法由Stan（一种C ++的概率语言模型）实现。 varstan 8.这是一个客户端库，可用于检测Python应用程序的分布式跟踪收集，并将这些跟踪发送到Jaeger。有关更多详细信息，请参见OpenTracing Python API。 jaeger