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如何在 ASP.NET Core 中使用Refit

在这篇博客文章中，我们将逐步介绍在ASP.NET Core应用程序中使用Refit的过程，包括如何进行设置、创建服务接口以及无缝地进行API调用。什么是Refit？...步骤1：安装Refit 首先，你需要安装Refit的NuGet包。...假设我们正在构建一个简单的客户端，用于与一个公共API进行交互。在这个示例中，我们将使用JSONPlaceholder API，这是一个用于测试和原型开发的免费模拟API。...要在你的控制器或其他服务中使用Refit的API客户端，你需要将它注册到依赖注入容器中。...步骤4：在控制器或服务中使用Refit 一旦Refit客户端注册完成，你就可以将IPostService接口注入到你的控制器或服务中，并进行API调用。

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针对.NET Core, Xamarin以及.NET的自动类型安全Rest库： Refit

官网地址： https://github.com/reactiveui/refit Refit是一个类似于Retrofit的Restful Api库，使用它，你可以将你的Restful Api定义在接口中...HttpClient来进行api调用。...如果你的API需要发送一个请求并指定Content-Length请求头，则需要将Body特性的buffered参数设置为true。...所以这里我们最好使用针对特定API使用独立的配置。当使用Refit生成一个接口对象的时候，你可以传入一个RefitSettings参数，这个参数可以指定你使用的JSON序列化配置。...默认情况下， Refit会使用JSON内容序列化器，如果想要使用XML内容序列化器，你需要将RefitSetting的ContentSerializer属性指定为XmlContentSerializer

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使用少量数据去除神经网络中的水印 -- WILD

使用少量数据去除神经网络中的水印 -- WILD 简介这次介绍一篇文章，名为Removing Backdoor-Based Watermarks in Neural Networks with Limited...针对现有的利用后门攻击在神经网络中构建水印的工作，该文章主要是提出了一个去除水印的框架。关于后门攻击，你可以查看我的这篇文章首先我们来看一下水印是怎么来的，如下图所示 ?...，一个最简单的例子就是，用ImageNet进行Pretrain的VGG网络的倒数第一层的输出实验评估文章在三种不同类型的水印上进行训练和测试, 如下图所示： ?...image-20210429162726607 可以看到，在无关的水印上，所有方法的去除表现最差；在基于噪声的水印上，所有方法的去除表现最好对比先前的方法REFIT，水印的去除效果更加明显。...Refit: a unified watermark removal framework for deep learning systems with limited data 在基于内容和基于噪声的水印上

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自动类型安全的.NET标准REST库refit

refit 类似于Java的Retrofit，是一套RESTful架构的.NET客户端实现，基于特性，提供把REST API返回的数据转化为(Plain Ordinary C# Object,简单C#对象...我们的应用程序通过 refit请求网络，实际上是使用 refit接口层封装请求参数、Header、Url 等信息，之后由 HttpClient完成后续的请求操作，在服务端返回数据之后，HttpClient...将原始的结果交给 refit，后者根据用户的需求对结果进行解析的过程。...interface IGitHubApi { [Get("/users/{user}")] Task GetUser(string user); } 定义上面的一个REST API...(https://api.github.com); var octocat = await gitHubApi.GetUser("octocat"); 从上面的示例可以看出， refit使用特性来声明HTTP

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refseq数据库的特点_eureka如何剔除服务

refit 类似于Java的Retrofit，是一套RESTful架构的.NET客户端实现，基于特性，提供把REST API返回的数据转化为(Plain Ordinary C# Object,简单C#对象...我们的应用程序通过 refit请求网络，实际上是使用 refit接口层封装请求参数、Header、Url 等信息，之后由 HttpClient完成后续的请求操作，在服务端返回数据之后，HttpClient...将原始的结果交给 refit，后者根据用户的需求对结果进行解析的过程。...{ [Get("/users/{user}")] Task GetUser(string user); } Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定定义上面的一个REST API...(https://api.github.com); var octocat = await gitHubApi.GetUser("octocat"); 从上面的示例可以看出， refit使用特性来声明HTTP

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自动类型安全的.NET标准REST库refit

refit 类似于Java的Retrofit，是一套RESTful架构的.NET客户端实现，基于特性，提供把REST API返回的数据转化为(Plain Ordinary C# Object,简单C#对象...我们的应用程序通过 refit请求网络，实际上是使用 refit接口层封装请求参数、Header、Url 等信息，之后由 HttpClient完成后续的请求操作，在服务端返回数据之后，HttpClient...将原始的结果交给 refit，后者根据用户的需求对结果进行解析的过程。...interface IGitHubApi { [Get("/users/{user}")] Task GetUser(string user); } 定义上面的一个REST API...(https://api.github.com); var octocat = await gitHubApi.GetUser("octocat"); 从上面的示例可以看出， refit使用特性来声明HTTP

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机器学习中的参数调整

总第102篇前言我们知道每个模型都有很多参数是可以调节的，比如SVM中使用什么样的核函数以及C值的大小，决策树中树的深度等。...每个模型有很多参数，而每个参数又有很多不同的取值，我们该怎么调，最简单的一个方法就是一个一个试。...，比如svc param_grid:是所需要的调整的参数，以字典或列表的形式表示 scoring:准确率评判标准 n_jobs:并行运算数量（核的数量），默认为1，如果设置为-1，则表示将电脑中的cpu...refit:默认为True,程序将会以交叉验证训练集得到的最佳参数，重新对所有可用的训练集与开发集进行，作为最终用于性能评估的最佳模型参数。...cv:交叉验证折叠数，默认是3，当estimator是分类器时默认使用StratifiedKFold交叉方法，其他问题则默认使用KFold verbose:日志冗长度，int类型，0：不输出训练过程，1

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.NET开发的Minimal Web Api交互模块

特性开箱即用的Api路由和权限,Bind,validator体验该库是NET WebApi/Minimal Api的补充，性能≈MinimalApi,遥遥领先于MVC和WebApi，但是提供了最简单的的使用体验...1.0,如果需要访问其他版本,需要在querystring中添加?...c=11112222 //你也可以把QuickApi当Service使用 app.MapGet("/fromapi", async (Biwen.QuickApi.DemoWeb.Apis.Hello4Api...Refit风格直接撸接口,以便于您的客户端和服务端保持一致的接口定义因为遵循REPR风格,所以不推荐SwaggerUI或使用SwaggerStudio生成代理代码,除非您的QuickApi定义的相当规范.../// /// refit client /// public interface IBusiness { [Refit.Get("/fromapi")

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构建effet.js人脸识别交互系统的实战之路

通过简单的API，开发者可以轻松实现眨眼、张嘴、摇头等动态表情，使用户界面更加互动和生动。effet.js 适用于需要增强用户体验的各种应用场景，特别是在前端项目中集成复杂的人脸动态效果。...官网地址：https://faceeffet.com/ 二、为什么需要使用effet.js Effet.js是一款轻量级人脸样式框架，可以快速帮我搭建前端识别校验的一个操作，这不是最终的校验，需要配合后端一起校验...，简单操作的api，方便快速帮我们搭建人脸登录，后端我们只需要调用其他厂商的接口比如：虹软人脸识别百度云人脸识别阿里云人脸识别腾讯云人脸识别等等… 四、effet.js能做什么...，会打印每个执行步骤，一般是在这个方法调用后端接口 }) }, callBack(data){ // 验证过程的回调打印 console.log...，会打印每个执行步骤，一般是在这个方法调用后端接口 }) 其实差异不大，唯一变化的是type的参数值具体使用可以查看官方文档：https://faceeffet.com/ 在官方文档中讲解了入参的具体对象

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构建 effet.js 人脸识别交互系统的实战之路

通过简单的API，开发者可以轻松实现眨眼、张嘴、摇头等动态表情，使用户界面更加互动和生动。effet.js 适用于需要增强用户体验的各种应用场景，特别是在前端项目中集成复杂的人脸动态效果。...官网地址：https://faceeffet.com/ 二、为什么需要使用effet.js Effet.js是一款轻量级人脸样式框架，可以快速帮我搭建前端识别校验的一个操作，这不是最终的校验，需要配合后端一起校验...，简单操作的api，方便快速帮我们搭建人脸登录，后端我们只需要调用其他厂商的接口比如：虹软人脸识别百度云人脸识别阿里云人脸识别腾讯云人脸识别等等… 四、effet.js能做什么...，会打印每个执行步骤，一般是在这个方法调用后端接口 }) }, callBack(data){ // 验证过程的回调打印 console.log...，会打印每个执行步骤，一般是在这个方法调用后端接口 }) 其实差异不大，唯一变化的是type的参数值具体使用可以查看官方文档：https://faceeffet.com/ 在官方文档中讲解了入参的具体对象

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Python玩机器学习简易教程

Transformer API 做数据预处理，具体步骤如下：对训练数据集拟合生成一个转换器（保存均值和标准差）利用转换器对训练集做预处理利用转换器对测试集做预处理（使用了与训练集相同的均值和标准差...）代码如下：有时候，我们设置交叉验证管道（pipeline）时，不需要手工设置Transformer API,我们可以创建一个管道对象，如下：这个pipeline对象首先使用StandardScaler...方面二：超参数，从数据中学习不到的参数，在做模型之前需要事先设置好的参数。举例说明：随机森林回归算法的超参数随机森林需要生成多少棵树？随机森林中树产生的标准？...8 全数据拟合当使用交叉验证方法找到最佳的超参数后，为了进一步改善模型的性能需要对全部训练数据做模型拟合。 GridSearchCV已经用最佳超参数对全部训练数据集做了模型拟合，代码查看如下。...y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 123, stratify=y) ## 第五步：数据预处理## 对训练集的所有特征进行标准化处理

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在.NET 6 中如何创建和使用 HTTP 客户端 SDK

HttpClient是基于 HTTP 进行集成的基础。它包含你处理 HTTP 抽象时所需要的一切东西。...缺点➖：需要编写大量的重复代码。需要有人维护代码库，以防 API 有变化和 Bug。这是一个繁琐的、容易出错的过程。 5 使用声明式方法编写 HTTP 客户端 SDK 代码越少，Bug 越少。...Refit 是一个用于.NET 的、自动化的、类型安全的 REST 库。它将 REST API 变成一个随时可用的接口。Refit 默认使用System.Text.Json作为 JSON 序列化器。...消费 API 客户端：Refit 该方法与平常的HttpClient集成方法相同，但我们不是手动构建一个客户端，而是使用 Refit 提供的静态方法。...需要团队其他成员了解如何阅读和编写使用 Refit 开发的代码。对于中 / 大型 API 来说，仍然有一些时间消耗。感兴趣的读者还可以了解下 RestEase。

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机器学习or深度学习，都不可错过的开源库AutoGluon

使用AutoGluon，只需编写几行代码就可以利用深度学习的力量来构建应用程序。...写在前面因为本人实在是懒，而且有关于机器学习和深度学习的基础知识不是很牢固，但又想着借着人工智能高大上的旗号整出一些好玩的模型，这边听说有一个模块能简简单单的就构建出深度学习模型，而且调参出的效果还比较人工的好...，predictor.predict(test_data_nolab)这个时候用的是WeighEnsemble_L2模型到目前为止，训练第一个简单模型就完成啦，但是我想看这个模型的具体参数呢，这个就需要后面进行探索了...这样如果你需要进行特征工程或缩小特征的话，也可以运行这部分代码哦。我是一般在深度学习不过滤特征的，机器学习过程会过滤特征。...安装必要的模块和文件 1.模块 pip install kaggle 2.文件下载API文件，通过在kaggle个人账号，点击头像 ? ? ?

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算法模型自动超参数优化方法！

数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。...='warn') 参数详解： estimator：所使用的模型，传入除需要确定最佳的参数之外的其他参数。...模型都需要一个score方法，或传入scoring参数。 param_grid：需要搜索调参的参数字典，参数值类型为字典（dict）或由字典组成的列表（list）。用于设置待评测参数和对应的参数值。...scoring：模型评价标准，默认None，这时需要使用score函数；或者如scoring=’roc_auc’，根据所选模型不同，评价准则不同。...使用TPOT（版本0.9.5）开发模型需要把握以下几点：在使用TPOT进行建模前需要对数据进行必要的清洗和特征工程操作。 TPOT目前只能做有监督学习。

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工良出品，从零设计开发 .NET 开发框架：框架源码和教程电子书

常常会有技术社区朋友和读者进行交流，很多读者不知道怎么学习。笔者也是，我也不知道怎么学，各类东西都在学、都在搞，还没有确定要专门做什么，比如最近在学 AI。年轻人，总是很迷茫，未来的出路在哪里？...设计和抽象，想要开发一个框架时，不要急着写代码，要思考需要做什么，然后怎么抽象接口。开始编码，开始落实编码，享受撸码的快乐。扩展技术，单元测试、性能测试、制作 nuget 包、制作工具包等等。...6.多语言本章内容比较丰富，首先介绍 Maomi.I18n 框架的使用方法，ASP.NET Core 是怎么识别多语言请求和使用多语言的，了解 i18n 框架需要做什么，然后开始设计抽象、编写实现代码...介绍了 Refit 工具的使用方法，如何在业务开发中使用 Refit 快速生成 http 请求代码，简化开发过程。...事件总线中会使用到反射、委托、表达式树等技术，如果你对表达式树不了解，没关系，先照着做、按照教程学，不需要死扣技术细节，只需要掌握大体设计和开发思路即可。

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Kaggle机器学习实战总结

Pipeline和 Gridsearch 或RandomedSearch 联合使用，可以组合多个转换和预测的算法，并且可以调参，选算法。后文会说明。...{"算法名称":[初始算法对象，参数字典，训练好的Pipeline模型对象，CV的成绩} 3、在调参步骤，将初始算法用Pipeline包装起来，利用Gridsearch进行调参。...',verbose=verbose,cv=10,refit =True) - GridSearch 是暴力调参。...数据集小的情况，例如House Price. 3折和10折结果甚至比调参差异还大。 - refit =True. 在调参完成后，再做一次所有数据集的fit....例如：在做CrossValidate, Lasso只需要20秒左右，而GradientBoost等集成算法需要约200~300秒左右。

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【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

Scikit-Learn 的主要特点包括：简单且一致的API：不论你使用哪种算法，Scikit-Learn 提供的API风格都是一致的，降低了学习成本。...数据预处理在开始构建模型之前，我们通常需要对数据进行预处理。数据预处理是机器学习中的关键步骤，它可以帮助提升模型的性能。...10, 100], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001], 'kernel': ['rbf'] } # 初始化支持向量机模型 svc = SVC() # 使用网格搜索进行超参数调优...param_dist = { 'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001], 'kernel': ['rbf'] } # 使用随机搜索进行超参数调优...数据预处理在模型构建之前，我们需要对数据进行预处理。预处理的步骤包括缺失值处理、数据标准化、特征工程等。 2.1 处理缺失值首先，我们需要检查数据集中是否存在缺失值，并决定如何处理它们。

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.NET周刊【3月第1期 2025-03-02】

它通过反射解析接口并构建请求，使用 HttpClient 发送请求，并解析响应。Refit 适用于调用 RESTful API、微服务架构、移动应用等场景，适合快速开发并提供强类型支持。...安装 Refit 可以通过 NuGet 包进行，简化项目中的网络请求逻辑。...本文使用英特尔酷睿Ultra 9 288V设备，结合OpenVINO C# API部署YOLO目标检测模型，进行速度测试。...示例代码展示如何使用命令模式进行对象移动，并实现撤销功能。...此 Feed 的大部分内容最初不受支持，但如果您仍需要引用它，则需要找到 nuget.org 支持的 Feed。

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在NLP中结合文本和数字特征进行机器学习

该样本使用RandomForest作为估计器，并使用GridSearchCV在给定参数中搜索最佳模型，但它可以是其他任何参数。 ?...config kfold = StratifiedKFold(n_splits=7) scoring = {'Accuracy': 'accuracy', 'F1': 'f1_macro'} refit..._ Scikit-learn提供了很好的api来管理ML管道，它只完成工作，还可以以同样的方式执行更复杂的步骤。...两者都有类似的api，并且可以以相同的方式组合文本和数字输入，下面的示例使用pytorch。要在神经网络中处理文本，首先它应该以模型所期望的方式嵌入。...torch.cat将数字特征和文本特征进行组合，并输入到后续的分类器中进行处理。

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揭秘Python中的Streamlit库：简单易用、方便后端的应用实例

应用程序将显示用户发送的消息，并可以在按钮点击后执行进一步的处理逻辑，例如调用后端API进行消息处理。...API进行消息处理 # 添加一个滑块调参 param = st.slider("参数调整", min_value=0, max_value=10, value=5, step...，并添加了一个滑块调参的功能，接下来详细解释代码中的每个部分，并展示如何使用Streamlit进行调参。...当用户点击发送按钮时，这里使用st.text()函数显示用户发送的消息，可以在这里添加进一步的处理逻辑，如调用后端API进行消息处理。...小结：通过使用Streamlit的简单API，可以轻松创建交互式应用程序，并为用户提供调参的功能，这可以在应用程序中灵活地调整参数，并观察参数值对应的结果。

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