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机器学习主要包括三种学习方式：监督学习通过带标签的数据训练模型（如图像识别）；非监督学习让模型自主发现数据规律和分组（如商品推荐）；强化学习通过试错和奖惩机制优化策略（如游戏AI）。这三种方法分别对应：有答案学习、自主发现和试错优化的不同场景。

本文总结了FastAPI中处理JSON请求体和Cookie操作的实践方法：1. 使用Pydantic的BaseModel定义请求体模型，通过Field进行基础字段约束，利用@field_validator实现自定义校验逻辑；2. Cookie操作分读取（通过Cookie()参数）和设置（需使用JSONResponse的set_cookie方法）两种场景。文章提供了完整的代码示例，包括带校验的PUT

Gradio是HuggingFace推出的开源Python工具包，可快速为机器学习模型或Python函数构建可视化Web界面。其核心优势在于：1）无需前端知识即可创建交互式演示；2）通过share=True一键生成72小时有效的公网链接；3）支持文本、图像等多种输入输出组件。典型用法是通过gr.Interface()包装函数，配置输入/输出组件及界面参数（如标题、示例等），最后用launch()启

Gradio是HuggingFace推出的开源Python工具包，可快速为机器学习模型或Python函数构建可视化Web界面。其核心优势在于：1）无需前端知识即可创建交互式演示；2）通过share=True一键生成72小时有效的公网链接；3）支持文本、图像等多种输入输出组件。典型用法是通过gr.Interface()包装函数，配置输入/输出组件及界面参数（如标题、示例等），最后用launch()启