设计1个窗体及5个以上控件实现前后台连接，在控件中输入爬虫内容，从网站中爬取金融数据，进行数据清洗，并将清洗后的数据保存到数据库中。从数据库中读出数据，使用机器学习算法进行预测,给出明确步骤

好的，这是一个比较复杂的任务，需要按照以下步骤逐一完成：

1. 设计窗体并添加控件：首先需要设计一个窗体，可以使用 Visual Studio 等工具进行设计，然后在窗体中添加需要的控件，比如文本框、标签、按钮、列表框等等。

2. 前后台连接：在窗体中添加一个“连接”按钮，当用户点击该按钮时，程序会自动连接到后台数据源。可以使用 ADO.NET 或 Entity Framework 等技术连接到数据库中。连接成功后，可以在窗体中显示数据库中的表格和数据。

3. 输入爬虫内容：在窗体中添加一个文本框或下拉列表框等控件，让用户输入需要爬取的金融数据的内容，例如：股票代码、股票名称等等。

4. 爬取金融数据：在窗体中添加一个“爬取”按钮，当用户点击该按钮时，程序会自动从指定的网站中爬取金融数据。可以使用 Python 等语言编写爬虫程序，并将爬取到的数据保存到本地文件或内存中。

5. 数据清洗：在窗体中添加一个“清洗”按钮，当用户点击该按钮时，程序会自动对爬取到的数据进行清洗，例如去除重复数据、去除格式不正确的数据等等。可以使用 Python 等语言编写数据清洗程序，并将清洗后的数据保存到本地文件或内存中。

6. 将清洗后的数据保存到数据库中：在窗体中添加一个“保存”按钮，当用户点击该按钮时，程序会自动将清洗后的数据保存到数据库中。可以使用 ADO.NET 或 Entity Framework 等技术将数据保存到数据库中。

7. 从数据库中读出数据：在窗体中添加一个“读取”按钮，当用户点击该按钮时，程序会自动从数据库中读出数据，并在窗体中显示出来。

8. 使用机器学习算法进行预测：在窗体中添加一个“预测”按钮，当用户点击该按钮时，程序会自动使用机器学习算法对读取到的数据进行预测，并在窗体中显示预测结果。可以使用 Python 等语言编写机器学习算法，并将预测结果保存到本地文件或内存中。

以上就是实现前后台连接、爬取金融数据、数据清洗、数据保存到数据库中、从数据库中读出数据以及使用机器学习算法进行预测的大致步骤。