Python 中使用 Streamlit 创建交互式用户界面

这篇文章介绍了如何使用 Streamlit 创建交互式用户界面。Streamlit 是一个简单易用的 Python 库，可以快速构建漂亮的网页应用。文章涵盖了 Streamlit 的基本功能、如何设置应用标题、侧边栏、交互式组件及展示图表等内容，帮助开发者轻松实现功能丰富的 UI。

交互式 UI (1) Streamlit (2) 应用开发 (1) 侧边栏 (2) 图表 (1) 滑块 (1)
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使用 .NET 9 的最小 Web API

REST，全称为Representational State Transfer（表现层状态转移），是一种架构风格，定义了一组规则来创建Web服务。在客户端与服务器通信时，REST建议创建一个对象来表示客户端请求的数据，并将该对象的状态发送给用户作为响应。例如，如果用户请求在班加罗尔某个时间和地点预订出租车，服务器端可以创建一个对象来表示这个请求，并将对象的状态发送给用户。因此，REST被称为表现层状态转移。

最小 API (3) 无状态服务 (1)
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Swagger UI .NET Core 中的 API 版本控制和启用授权

本文介绍了在 .NET Core 中实现 API 版本管理的不同方法，包括 URL 版本管理、查询字符串版本管理、头部版本管理和媒体类型版本管理。通过详细步骤，展示如何创建 Web API 项目，添加必要的 NuGet 包，配置 Swagger 以支持授权，确保新旧版本的 API 同时存在，以满足不同客户端需求。

API版本管理 (1) .NET Core (13) Swagger (2) URL版本管理 (1) 查询字符串版本管理 (1) 头部版本管理 (1)
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了解 Wi-Fi 技术：标准、优势和劣势

Wi-Fi技术（无线保真）是现代数字生活中不可或缺的一部分，它通过无线方式连接设备，如智能手机和笔记本电脑，提供无缝的互联网访问和设备间的通信。了解IEEE 802.11标准非常重要，因为这些标准定义了设备之间的通信和安全措施。虽然Wi-Fi带来了便利和灵活性，但也面临一些挑战，如有限的覆盖范围和安全风险。本文将概述Wi-Fi技术，重点介绍其标准、优缺点，帮助用户在选择无线网络时做出明智的决定。

Wi-Fi技术 (1) 无线连接 (1) IEEE 802.11 (1) 安全风险 (1) 覆盖范围 (1) 性能提升 (4)
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.NET 中 Azure OpenAI 服务上的 GPT-3.5 Turbo 入门

借助 Azure OpenAI 服务，开发者可以轻松将强大的 GPT-35-Turbo 语言模型集成到 .NET 应用程序中。本文介绍了如何设置 Azure OpenAI 资源、创建 .NET 项目，并编写代码与 API 交互，实现文本生成。通过这些步骤，开发者能够快速构建智能、高效的应用程序，充分利用 AI 技术。

Azure OpenAI (3) GPT-35-Turbo (1) .文本生成 (1) API 集成 (2) 人工智能 (15)
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使用 JWT 进行 ASP.NET Core Web API 的身份验证与角色授权

本文介绍如何在 ASP.NET Core Web API 中实现 JSON Web Token (JWT) 身份验证与角色授权。通过创建用户登录、生成和验证 JWT 令牌，以及实现基于角色的访问控制，提升了应用程序的安全性。文章详细讲解了项目结构、关键类的实现以及中间件的配置，适合开发者快速上手。

JWT (1) 身份验证 (4) 角色授权 (1) ASP.NET Core (11) 中间件 (6) 项目结构 (1)
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微调机器学习模型的指南

微调是机器学习中的一种重要技术，它通过对预训练模型进行小幅调整，以适应新任务，提高模型效率和准确性。本文介绍了微调的基本原理和实施步骤，包括选择预训练模型、调整模型参数和训练过程，并通过 BERT 模型的实例演示了如何在文本分类任务中应用微调。

微调 (2) 预训练模型 (2) 机器学习 (7) 文本分类 (1) BERT (2) 数据集 (2)
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如何在 SQL Server 中检查表的磁盘空间利用率

本文介绍了在 SQL Server 中检查表的磁盘空间利用率的两种方法：通过 SQL Server Management Studio 的内置报告功能和自定义存储过程。监控磁盘空间使用情况对于数据库管理员至关重要，有助于优化性能、管理数据和控制成本。掌握这些方法可以提高数据库的存储管理效率，避免存储相关问题。

SQL Server (11) 磁盘空间 (1) 表 (1) 利用率 (1) 存储过程 (5) 性能优化 (18)
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OpenAI Swarm 详解及其引发的担忧

OpenAI推出了一种名为Swarm的新框架，旨在改善多个AI智能体之间的交互与协作。这个创新的方法旨在使开发者能够创建能够独立执行复杂任务的结构化智能体网络，且需要人类干预的程度最小。然而，Swarm的引入也引发了关于其对就业的潜在影响以及自主AI系统的可靠性的重大担忧。

Swarm (1) 智能体 (1) 自动化 (12) 职业替代 (1) 可靠性 (1) 伦理考量 (1)
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过拟合与欠拟合：定义、原因及解决方案

这篇文章详细介绍了机器学习中的过拟合和欠拟合问题。过拟合指模型过于复杂，导致对训练数据表现良好但在新数据上效果差；欠拟合则是模型过于简单，无法捕捉数据的基本模式。文章探讨了识别这两种问题的方法以及应对策略，包括正则化、交叉验证、特征选择等技术，以帮助构建既能捕捉重要模式又能泛化到新数据的模型。

过拟合 (1) 欠拟合 (1) 正则化 (1) 交叉验证 (1) 特征选择 (1) 学习曲线 (1)
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