在ASP.NET网络程序开发中，由数据库驱动的Web应用程序，为使从数据库读取的数据能及时、准确、快速地提供给访问客户，通常采用SQL缓存技术。但将数据库表的内容以缓存技术存储到内存中时，存在着由数据缓存等待而产生的隐蔽通道问题。针对内存缓存等待中的隐蔽通道问题进行分析研究，以此提高Web应用程序的系统安全和信息存取安全。

个人整理.NET Web应用程序打包为安装文件，可设置安装过程是否新建数据库，以程序安装的方式替代部署的过程

一个开源、高性能的聊天机器人框架，支持语音合成、多模态和可扩展的函数调用插件系统。适合要开发私人聊天机器人的创业项目来作为基础框架起步。 支持一键免费部署您的私人 ChatGPT/LLM Web 应用程序，支持 docker镜像，一键部署，1分钟内完成，无需任何复杂的配置。支持具有视觉识别功能的 OpenAI 最新gpt-4-vision模型， 可以感知视觉的多模态智能。支持文本转语音 (TTS) 和语音转文本 (STT) 技术，使我们的应用程序能够将文本消息转换为清晰的语音输出， 允许用户与对话代理进行交互，就像他们在与真人交谈一样。支持插件模式的拓展，目前已经有一些比较成熟的应用插件在这个平台上。

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自动化数据科学 这个django专案有多个应用程式： regml-回归问题 classml-分类问题 clustml-聚类问题 superml-深度学习问题 该Web应用程序的最终目标是能够分析提供的数据集并从最常用的模型中推荐最佳的ML模型。 这全都取决于您的机器学习问题。 该工具将执行所需的任何数据预处理-数据清理，特征提取，规范化等。它将可视化数据并查看特征之间的关系。 最终用户只需输入很少的内容，就可以分别处理数字，分类和日期时间功能。 这听起来不令人兴奋吗？ REGML-回归ML 该应用程序旨在帮助数据科学家分析回归数据集并推荐最佳ML模型。 数据应以csv / txt格式提供，并且列数或其格式没有限制。 它接受数字，类别或数据列类型。 Please note that the quality of the analysis is as good as the data

目前，传统的Web安全检测方法作用于程序输入输出端，不能防范经变形混淆后绕过检测进入程序内部执行的恶意代码，难以满足当前Web应用安全防护新需求。本方法基于对传统数据流监控方法风险的深入分析，结合RASP技术特性，提出了基于RASP的Web安全检测方法，在Web应用程序内部的权限判别函数参数、系统命令执行函数参数、数据库操作函数参数处埋下 RASP 探针，在代码解释器层面实时检测数据流的变化。本方法基于Java语言进行了实现，在实验室证明该方法在准确率和检测时间上优于传统的Web安全检测方法，并在最后分析提出了本方法的部署和应用场景。

概要 我的英超联赛梦幻足球比赛的Web应用程序。 用Flask Web框架编写，用于Python。 执照

ML-MT-WebApp 这是我的本科学位课程的主要项目之一。 在这里，我开发了一种疾病预测网络应用程序，该应用程序使用机器学习的概念来预测各种疾病，例如疟疾，肺炎，糖尿病等。 下面是使用的各种模型文件的名称： 癌症模型=模型 糖尿病模型=模型1 心脏模型= model2 肝模型= model4 肾脏模型= model3 疟疾模型= model111.h5 肺炎模型= my_model.h5 用于训练深度学习模型的内核 疟疾核心模型： : 肺炎模型的核心-https: 用于模型开发的各种数据集的详细信息： 癌症：cancer.csv [在资源库中] 糖尿病：dialysis.csv [在资源库中] Heart ：heart.csv [在资源库中] 肝脏： : Patient- 肾脏： : 疟疾： : 疟疾 肺炎： ： //www.kaggle.c

沃伦-股票价格预测器 股市预测是试图确定公司股票或在交易所交易的其他金融工具的未来价值的行为。 成功预测股票的未来价格可能会产生可观的利润。 有效市场假说表明，股票价格反映了所有当前可用的信息，因此，任何不基于新发现信息的价格变化本质上都是不可预测的。 其他人则不同意，并且拥有这种观点的人拥有无数的方法和技术，据称它们可以获取未来的价格信息。 在这里，我们利用Facebook的时间序列预测算法Prophet，使用多变量，单步预测策略，实时预测美国公司的股票市场价格。 入门 从github下载或克隆项目 $ git clone https://github.com/nityansuman/wa

Ext.NET+Web应用程序开发教程,楼主也是从网上获取来的，分享给大家，里面很详细的介绍了Ext.NET+Web应用程序开发