ML.NET是微软为.NET开发者设计的机器学习框架，支持C#。本文通过学生成绩预测案例，介绍数据加载、模型训练和评估流程，帮助开发者快速入门。

本文介绍了Python中的函数，包括定义、匿名函数和高阶函数的应用。通过实例学习计算矩形面积、筛选奇数、累加列表元素，以及对学生成绩进行排序和筛选，适合个人开发者和高校学生，预计时长40分钟。

本文介绍了如何使用华为Astro低代码平台开发学生成绩评价系统，涵盖模型集成和界面操作等关键步骤，适合企业、开发者和学生，预计耗时90分钟，资源费用为0元。

本文介绍了如何根据学生成绩进行排名，并将同分学生的姓名排列在同一行，使用SPL XLL代码实现分组和排序。

查询学生成绩并获取前两名学生的分数，执行结果为开源SPL源地址下载。