Eoapi x Tapdata 插件上线:让数据真正的流动起来,API 管理更方便

Eoapi与实时数据服务平台Tapdata合作推出了首款插件,实现了API管理和实时数据的完美结合。Tapdata能实时采集和同步各类数据源的变化,通过拖拉拽方式快速构建DataAPI。用户可以将Tapdata的API文档导出后在Eoapi中导入使用,增强API协作、Mock和测试能力。两者合作旨在构建强大的API工具生态,提升开发者效率。

本月,Eolink 旗下专注做开源 API 管理工具的 Eoapi 联合实时数据服务平台的 Tapdata 发布首款合作插件——导入 Tapdata 数据插件,大家一定很好奇 Tapdata 和 Eoapi 如何实现联动呢?

Tapdata 通过把企业核心数据实时集中到中央化数据平台的方式并通过 API 或者反向同步方式,为下游的交互式应用,微服务或交互式分析提供新鲜实时的数据。

 

简单来说,在 Tapdata 中,支持以实时的方式从各个数据来源,包括数据库,API,队列,物联网等数据提供者采集或同步最新的数据变化,并完成数据实时计算、建模和转型,快速得出结果,再通过拖拉拽的方式开发和配置一个可用的 Data API!

Tapdata 中也集成了 Swagger 的 API 文档和简单测试,如果你要对 API 进行协作、Mock、更全面的测试,可以通过将 Tapdata 的数据一键导出后导入到 Eoapi 上使用~

如何使用 Tapdata 插件

首先我们需要在 Tapdata 中将 API 文档导出,如图

  • 在菜单中点击【数据发布】-【API文档及测试】菜单,进入API文档及测试功能。

  • 点击【导出】按钮,导出API文件。

在 Eoapi 【插件广场】-【所有】-【Tapdata 】中找到 Tapdata 插件一键安装,从此不再担心 Tapdata json 格式的 API 文件无法在 Eoapi 中使用。

选择【概况】-【导入】-【Tapdata】,直接拖拽,选择你需要的 Tapdata 格式的 API 文件

 

关于 Tapdata

Tapdata 是自带 ETL 的实时数据平台,通过把企业核心数据实时集中到中央化数据平台的方式并通过 API 或者反向同步方式,为下游的交互式应用,微服务或交互式分析提供新鲜实时的数据,适用于构建实时数据管道、数据库上云/跨云同步、实时数据 ETL、实时入湖入仓、实时主数据管理、传统业务系统升级与加速等多个场景。

Tapdata 坚持“开放+开源”战略,推出 Tapdata Cloud,将无代码数据实时同步的能力以 SaaS 的形式免费开放,目前已积累 7000+ 注册用户,覆盖电商、金融、制造等多个行业。此外,Tapdata 社区版也已发布,正在面向开发者逐步共享其核心功能。

Tapdata 官网: 

https://tapdata.net

Github 项目地址:

https://github.com/tapdata/tapdata

关于 Eoapi

Eoapi 是一款类 Postman 的开源 API 管理工具,它更轻量,同时可拓展。

支持基础的 API 文档和测试功能,还可以通过插件帮助你将 API 发布到各个应用平台,比如发布到网关完成 API 上线,或者和低代码平台结合,将 API 快速变成可使用的组件等。

Eolink 在 2022 年开源了 Eoapi 项目,Eoapi 建立在 Eolink 多年以来在 API 全生命周期领域的行业经验基础之上,同时希望通过开源吸收社区中最棒的想法和实践。

Github 项目网址:

https://github.com/eolinker/eoapi

Gitee 项目地址:

https://gitee.com/eolink_admin/eoapi

官方文档地址:

https://www.eoapi.io/?utm_source=优快云0904

Eoapi 也会在未来陆续与其他厂家一起努力开发更多的插件,共建 Eoapi 的插件生态,让我们的用户能够通过插件,为自己搭建趁手的工具,让插件的价值实现最大化。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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