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机器学习是一个离不开数据的领域。传统上，机器学习框架从 CSV 文件或类似数据源读取数据。这带来了一系列有趣的挑战，因为在大多数情况下，数据存储在数据库中，而不是简单的原始文件中。将数据从一种格式移动到另一种格式需要时间和精力。此外，还需要编写一些代码（通常是 Python）来准备数据，以符合 ML 框架的预期格式。
在 MariaDB Server Fest 期间，我惊喜地看到 MindsDB（一个自动化机器学习系统）展示了他们与 MariaDB 的集成。
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在一月份，我写了我的第一篇关于 node.js 和 MariaDB 的文章。在二月份，我继续写了第二篇文章，关于使用jQuery 和一些 GIS 计算。现在是第三篇，这次的主要重点不再是 GIS 功能，而是 MariaDB 处理大量非结构化数据的能力。在这种情况下，我将专注于处理大量的 XML 文件，而无需导入 XML 数据本身。
MariaDB 10.0 在四月初发布了其GA 版本，其中包含了Connect 引擎。 …