msal-react

msal-react 是一个用于在React应用中集成Azure Active Directory（AAD）身份验证和授权的开发库。它提供了一组简单易用的组件和API，帮助开发者快速实现用户身份验证和访问令牌管理。

使用 msal-react，开发者可以轻松地将 AAD 身份验证和授权功能集成到他们的 React 应用中。它提供了以下主要功能：

1. 用户认证：msal-react 提供了一系列组件和函数，用于处理用户登录、注销和获取访问令牌等认证相关的操作。开发者可以使用这些功能来实现用户身份验证流程，并在应用中访问用户的身份信息和令牌。

2. 身份验证流程管理：msal-react 管理了与 AAD 之间的身份验证流程，包括重定向、获取和刷新访问令牌等操作。开发者只需要使用提供的组件和函数，即可实现身份验证的各个步骤，并无需手动管理这些流程。

3. 令牌管理：msal-react 可以帮助开发者获取和管理访问令牌，以便在应用中进行安全的资源访问。开发者可以使用提供的 API 来获取访问令牌，并将其添加到请求中进行身份验证。

相关问题

new msal.PublicClientApplication

这是一个使用 MSAL 库创建一个公共客户端应用的 JavaScript 代码示例。MSAL（Microsoft Authentication Library）是微软提供的一组用于处理身份验证和授权的库。PublicClientApplication 是 Microsoft 身份验证体系结构的一部分，它允许开发者使用公共客户端应用程序进行身份验证。它可以帮助你构建 Web 应用程序、桌面应用程序等多种类型的应用程序，以便与 Microsoft 身份验证服务进行交互，从而支持用户身份验证和授权。

主动学习（MSAL）基本原理

主动学习（MSAL）是一种通过优化多个标准来进行主动学习的方法。它利用已标注的训练数据作为先验知识，并利用这些知识来判断未标注数据中包含的信息。主动学习通过选择对模型训练最有帮助的数据进行标注，从而减少了模型训练过程中所需的标注成本。

主动学习的基本原理可以总结为以下几个步骤：

1. 初始化模型：首先，需要初始化一个分类模型，例如支持向量机（SVM）或神经网络。

2. 选择样本：从未标注的数据集中选择一部分样本进行标注。选择的标准可以是不确定性、置信度或其他相关的标准。

3. 标注样本：将选择的样本进行标注，将其添加到已标注的训练集中。

4. 更新模型：使用已标注的训练集重新训练模型，以更新模型的参数。

5. 评估模型：使用评估指标（如准确率或F1分数）评估更新后的模型在测试集上的性能。

6. 判断停止条件：根据预设的停止条件（如达到一定的准确率或标注样本数量达到上限），判断是否继续进行主动学习。

7. 终止或迭代：如果满足停止条件，则终止主动学习过程；否则，返回步骤2，选择新的样本进行标注，并重复上述步骤。

通过不断选择最有帮助的样本进行标注和更新模型，主动学习可以在减少标注成本的同时提高模型的性能。