您应该使用哪些 AI/ML 模型，为什么？ 机器学习 （ML） 工程师和数据科学家通常需要为任务选择合适的机器学习模型或算法。ML 中没有放之四海而皆准的模型。每种型号都有其优点和缺点。 机器学习模型 (1) 线性回归 (1) 卷积神经网络 (1) 长短期记忆 (1) 生成对抗网络 (1) BERT (2) 2024年10月30日 | 阅读 659
理解 Python 中的 @wraps：保留函数元数据 @wraps 装饰器是 Python 中一个简单而强大的工具，它有助于在使用装饰器时维护函数元数据的完整性。通过在您的装饰器中引入 @wraps，您确保代码更具可读性、可调试性和可维护性。 装饰器 (1) 元数据 (3) 函数 (4) @wraps (1) Python (12) 调试 (5) 2024年10月15日 | 阅读 652
使用 ASP.NET Core Web API 实现基于 JWT 令牌的实现 本文介绍了如何在ASP.NET Core Web API中实现基于JWT的认证机制。通过配置JWT设置、创建辅助类生成令牌、设置认证服务和中间件，以及保护特定路由，文章展示了完整的JWT认证流程，旨在提高应用的安全性和用户体验。 ASP.NET Core (11) JSON Web Token (1) Token-Based Authentication (1) Web API (5) JWT Token (1) 2024年10月30日 | 阅读 646 | 点赞 1
Google 的 Python Mesop 框架 对于 Python 开发者来说，构建 Web 应用程序的用户界面（UI）通常需要跳出自己的舒适区。像 Django 和 Flask 这样的框架要求开发者掌握 JavaScript、HTML 和 CSS，这可能增加复杂性，并减慢开发速度，尤其是对于专注于后端开发的开发者而言。 Mesop (1) 用户界面 (3) Python (12) 开源 (5) 聊天机器人 (1) 高级组件 (1) 2024年10月15日 | 阅读 643
使用 Task Parallel Library (TPL) 实现并行编程的详细指南 本文介绍了如何使用 .NET 中的 Task Parallel Library (TPL) 实现并行编程。涵盖了任务模型、线程池管理、自动负载均衡、异常处理等关键特性，并通过简单和复杂任务示例展示了 TPL 的高效性和易用性，适用于高并发应用程序开发。 并行编程 (1) 任务模型 (1) 线程池 (1) 自动负载均衡 (1) 异常处理 (5) Task (1) 2024年9月17日 | 阅读 637
C# 面试常见问题及答案 50个 C# 面试问题及其答案能帮助您通过下一个 C# 和 .NET 的面试。文章概述了C#中的核心概念，包括匿名类型、哈希表、LINQ、文件处理及反射。内容覆盖了从创建临时实体的匿名类型、高效存储键值对的哈希表，到简化数据查询的LINQ，以及文件操作和运行时类型检查等主题，为C#开发者提供了实用的技术指导。 面试 (1) C#面试 (1) 面试问题 (5) 2024年9月9日 | 阅读 627
TypeScript 对象扩展 本文将探讨使用 ES7 技术中的对象扩展（Object Spread）方法。这种方法可以在多种场景下使用，例如复制和操作多个对象，也可以用于数组中以合并数组或在特定位置插入元素。如果您对此感兴趣，请准备好您的 IDE 或文本编辑器。接下来，让我们开始吧。 对象扩展 (1) 复制对象 (1) 合并对象 (1) 扩展优先级 (1) 数组 (5) 2024年10月11日 | 阅读 625
SQL Server 中存储过程与函数的深入理解与应用 本文详细介绍了SQL Server中的存储过程和函数的定义、关键点、类型及应用场景。通过对比两者的功能和性能，帮助读者理解如何在实际项目中选择合适的工具优化数据库操作。 存储过程 (5) 函数 (4) SQL Server (11) 性能优化 (18) 错误处理 (10) 事务控制 (1) 2024年9月19日 | 阅读 624
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) 2024年9月13日 | 阅读 622
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) 2024年9月7日 | 阅读 621
