## 引言人工智能（AI）技术的迅猛发展推动了各行各业的数字化转型。图像分类，作为计算机视觉领域的核心技术之一，能够让机器自动识别图像中的物体、场景或特征，已广泛应用于医疗诊断、安防监控、自动驾驶和电子商务等领域。与此同时，.NET 平台凭借其高效性、跨平台能力和强大的 C# 编程语言支持，成为开发者构建企业级应用的首选技术栈。将 AI 图像分类模型与 .NET 技术结合，不仅能充分发挥两者的优势，还能为开发者提供一种高效、直观的实现方式。
## 引言计算机视觉（Computer Vision, CV）是人工智能领域中最为引人注目的分支之一。从自动驾驶汽车到医疗影像分析，从智能安防系统到虚拟现实体验，计算机视觉的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。对于.NET开发者而言，掌握计算机视觉技术不仅意味着能够开发出更智能、更具创新性的应用程序，更是在竞争激烈的市场中保持领先的关键。
## 引言在当今这个数据爆炸的时代，信息的快速存储与高效检索已经成为技术领域的核心挑战。随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅猛发展，向量存储和相似性搜索技术逐渐崭露头角，成为处理海量数据的利器。对于使用 .NET 的开发者来说，掌握这些技术不仅意味着能够开发出更智能、更高效的应用，更是在信息洪流中保持竞争力的关键。借助向量存储，我们可以将复杂的数据（如文本、图像或音频）转化为高维向量，通过相似性搜索快速找到与查询最相关的内容，从而大幅提升信息检索的精度和效率。向量存储和相似性搜索的应用潜力令人振奋。从智能推荐系统到图像检索工具，再到自然语言处理（NLP）中的语义搜索，这些技术正在重塑我们与数据的交互方式。通过在向量空间中使用距离度量（如余弦相似度或欧氏距离），开发者可以实现高效的匹配机制，为用户提供个性化的体验。然而，技术的实现并非一帆风顺，高维数据的存储、计算资源的优化、索引结构的构建以及实时性能的保障，都是开发者需要面对的难题。
过无线网络将智能移动设备的屏幕图像和声音实时传输至另一台显示设备上，实现内容的同屏展示的技术标准。目前，市场上存在多种无线投屏协议，其中五大主流的无线投屏协议包括Miracast、AirPlay、DLNA、Chromecast以及WiDi
从零开始的高效建站指南：快速配置、自动化流程与 Stack 主题的现代化设计实践
