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最新推荐文章于 2025-05-10 14:47:59 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-10 14:47:59 发布 · 154 阅读 · 0 ·
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博客提及了extjs3.0_api，虽表述简单，但表明其与该API相关，extjs是前端开发领域的技术，此API在前端开发中或有重要作用。
不错extjs3.0_api
Restful API优雅原则统一规范
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
10-14 10万+
本部分预留作业，后续总结后分享。
fastapi 如何控制并发——其三
骑者，且赶路
07-26 2986
随后我们改用多进程的方式去测试，在客户端并发数为4，服务端进程数为8的情况下，平均耗时也有347ms，并且成功率只有22%，这里的347s存在水分，很多失败的请求只有1～2ms，存在摊还的情况。那可能真的是在并发数上来的情况下确实是耗时增大了，我们猜测是并发多了后，CPU成为了瓶颈，我们在使用多进程方案时，观察CPU利用率，发现确实已经占满了。上面我们使用的是多线程编程，正如我们之前所说的，对于计算密集型服务，python的多进程就是个笑话，这是由于。因此我们有必要测试在多核机器上，多线程方案的表现。
fastapi 入门系列
qq_38195610的博客
05-09 9014
FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API。它基于Python 3.7+的类型提示（type hints）和异步编程（asyncio）能力，使得代码易于编写、阅读和维护。FastAPI具有自动交互式文档（基于OpenAPI规范和JSON Schema）、数据验证、依赖注入（Dependency Injection）等功能，这些功能使得API的开发速度更快、更可靠。FastAPI还支持WebSocket和GraphQL，可以轻松地扩展到更复杂的应用场景。
获取并配置Modelscope的API-KEY
2401_84561760的博客
05-10 1759
获取并配置使用Modelscope的API-KEY的方法
python实现api接口
weixin_43955530的博客
11-08 1458
fastapi使用
FastAPI使用教程【更新中】
什么都干的派森
06-27 1万+
二、模板 创建 main.py 文件，内容如下 三、启动命令 ps：127.0.0.1:8000 127.0.0.1:8000/docs【Swagger UI 提供的api文档】 127.0.0.1:8000/redoc【ReDoc 提供的api文档】 代码 调用方法 2.指定数据类型的路径参数 代码 调用方法 3.枚举路径参数 代码 调用方法 4.匹配所有路径 代码 调用方法 5.普通传参 代码 调用方法 6.必备参数 代码 调用....................................
fastapi的坑
高恩阳的博客
07-09 2707
一、fastapi项目启动时，提示ERROR: Error loading ASGI app. Could not import module "main".注意：声明app的文件路径应该是 f1:app，而不是main:app。只需将 app='main:app' 改为app='f1:app'即可。文件名为 f1.py。
Dify新版本知识库支持外部知识库API对接原理
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04-07 8万+
Dify新版本知识库支持外部知识库API对接原理
c语言 api,c API 文档
weixin_29724477的博客
05-23 1724
DMS C Asynchronous API头文件#include "DMSAsyncApi.h"创建客户端对象#define ADDRESS "tcp://mqtt.dms.aodianyun.com:1883"#define CLIENTID "Publisher0"DMSAsync client;//创建客户端对象,失败返回 NULLclient = DMSAsync_crea...
如何在Python中使用Rest API
寒冰屋的专栏
03-29 5796
当今数字世界中的大多数Web服务都通过应用程序编程接口(API)使第三方应用程序可以访问其数据。要构建这些API，我们需要一些架构风格。REST是构建API最流行的架构风格之一，Python可能是从REST API获取数据以及构建我们自己的Python REST API的最佳选择。
API Documentation - 介绍
CHNMSCS
01-07 1310
Good API Documentation: Good API documentation allows any developer considering the API to quickly understand the purpose of the API, the data it works with, and how to send requests and parse the responses. Some documentation, particularly for large proje
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labview_Windows-API.rar_API_API.LLB LABVIEW_LabVIEW API_api labv
09-22
在"labview_Windows-API.rar_API_API.LLB LABVIEW_LabVIEW API_api labv"这个压缩包中，我们可能找到了一系列关于如何在LabVIEW中调用Windows API的实例和库文件。"API.LLB"是一个LabVIEW的库文件，它封装了对...
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C#简单实现webapi接口监听功能
09-25
在当今快速发展的互联网时代，Web API已成为应用程序之间进行通信的重要方式。使用C#语言开发的Web API接口监听功能尤其受到欢迎，它不仅能够帮助开发者有效地进行接口测试，还能简化开发过程。本文将详细介绍如何...
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DeepSeek API调用指南：图像与文本分类应用及其实现步骤
01-30
内容概要：本文详细介绍了如何利用DeepSeek提供的API完成图像分类和文本分类的任务。首先阐述了准备工作，包括注册账号获取API密钥、安装所需第三方库。然后逐步演示了针对不同应用场景的API调用方法，重点解释了...
基于API实现的音乐下载器
06-28
本程序是一个为众多音乐API打造的客户端，无需进行繁琐的req请求，即可成功调用第三方API。它依赖于第三方音乐API，程序内置NCMA接口及QQMA接口。 系统要求 仅支持 Windows（因为要读取注册表） 仅支持 Windows ...
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-07
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
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12-07
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