【API開發】 RepairShopr API 最新更新為開發者提供了更多功能，包括員工打卡系統、按類別查詢庫存數據、產品照片管理、庫存序列化實例支持以及文件附加功能。這些更新增強了與 WooCommerce 和 Zapier 等平臺的集成能力，提升了自動化操作效率。

【API開發】 REST或表示性狀態轉移是一種指導RESTful APIs開發的體系結構風格。 REST中的表示通常涉及傳輸JSON或XML來表達數據對象及其屬性。 由于其簡單性，REST已經超越了基于SOAP的接口設計，對web開發產生了重大影響。

【API開發】 起初，我們決定以黑盒測試的方式進行審計。 這意味著我們無法訪問代碼或內部文檔。 我們主要根據網站上提供的材料進行審計。 在這個階段，我們無法估計我們的審計相對于所有API方法的覆蓋率。 后來，通過獲得源代碼訪問權限，我們能夠有效地準備所有控制器、APIs和方法的規范，以及審計計劃。

【API開發】 FastOpenAPI是一個Python框架API文檔自動化生成工具，能夠自動生成適用于多種Python框架的文檔，簡化API文檔的創建過程，支持Flask、FastAPI等框架，具備自動生成OpenAPI文檔、支持多種Python框架、簡化文檔維護流程等核心功能。今日熱度排名第一，獲得128個點贊和59條評論。

【API開發】 我們的開發環境直接使用 Devbox，上線也是通過 Devbox 一鍵完成。這種開發模式讓我們團隊擁有了非常高效的作戰能力 - 大部分重復性工作都通過自動化或 AI 完成，讓開發者可以專注于核心業務邏輯

【API開發】 本文為初學者提供了一個使用Python構建AI模型的完整教程，以圖像分類為例，采用Keras框架和MNIST數據集，包含可運行代碼和概念解釋。文章首先介紹了環境準備，包括Python和Keras的優勢、工具包安裝以及開發環境配置建議。接著詳細講解了數據處理過程，包括MNIST數據集的加載與探索、數據預處理的必要性以及數據可視化的方法。然后深入探討了如何構建卷積神經網絡（CNN）模型，包括模型架構的實現和編譯配置。在模型訓練與評估部分，文章詳細解析了訓練過程參數、訓練可視化以及模型評估與過擬合判斷的方法。隨后介紹了模型的應用與部署，包括單樣本預測、模型保存與加載以及使用Flask部署API服務的具體實現。最后，文章提供了模型優化與進階學習的技巧，包括數據增強、超參數調優、遷移學習等，并解答了常見問題，推薦了學習路徑，幫助讀者從基礎到進階逐步提升AI模型開發技能。

【API開發】 LLM訓練是指對大型語言模型（LLM）進行的深度學習過程，通過海量文本數據的預訓練和針對具體任務的微調，使模型能夠理解和生成自然語言文本。其核心技術包括基于Transformer架構的自注意力機制，以及預訓練與微調相結合的兩階段訓練方法。預訓練階段，模型學習語言的通用規律；微調階段則針對特定任務優化。LLM訓練廣泛應用于文本生成、機器翻譯、問答系統等自然語言處理任務。

【API開發】 深度學習中的經典卷積神經網絡架構解析 今天，我們將通過三個經典的 CNN 架構——VGG、NiN 和 GoogLeNet，來了解如何設計強大的深度學習模型。 使用重復元素的網絡（VGG） 1 VGG網絡 VGG塊： ...

【API開發】 gRPC 是一種高性能、開源的 RPC 框架，適用于分布式環境中的服務間通信。文章首先概述了 gRPC 服務的組成部分，包括服務定義、客戶端和服務器。然后，詳細介紹了使用 Protobuf 定義服務接口和消息類型的過程。接著，文章指導讀者如何設置項目、安裝必要的依賴項，并編寫服務器端的實現邏輯。最后，文章展示了如何使用 Postman gRPC 客戶端測試服務方法，確保其按預期工作。通過本文，讀者將能夠理解 gRPC 的基本概念，并掌握在 Node.js 中構建和測試 gRPC 服務的技能。

【API開發】 Laravel API 作為 Laravel 框架的重要組成部分，提供了包括用戶管理、數據庫查詢、中間件使用在內的多種服務，支持超過多個 API 接口，日均調用量超百萬次。它通過劃分不同的角色和權限，確保了接口的安全性和靈活性。Laravel API 廣泛應用于用戶管理、數據庫查詢、中間件使用等多個領域，幫助企業提升工作效率、優化內部管理和增強用戶體驗。文章詳細介紹了如何調用 API 的具體步驟，并通過表格形式對比了不同類型 API 的日均調用量及其主要功能。此外，還展示了多個實際應用場景，如用戶管理、數據庫查詢和中間件使用等?？傊?，Laravel API 以其強大的功能和廣泛的應用場景，成為推動現代 Web 應用發展的關鍵力量。通過本文的學習，讀者可以深入了解 Laravel API 的技術細節和應用場景，為進一步開發和應用打下堅實的基礎。

【API開發】 DeepSeek AI 作為一種強大的開源推理模型，正在改變軟件開發的游戲規則。它通過“思維鏈”逐步解決問題，提供更準確、可解釋的答案，尤其在復雜決策和多變量處理方面表現出色。與傳統 AI 模型相比，DeepSeek 在解決數學問題、生成代碼、撰寫故事等功能上各有優勢，但也面臨計算資源需求高、數據偏見和可解釋性等挑戰。盡管如此，DeepSeek 的開源特性使其能夠被定制化用于特定用例，支持從代碼生成到測試、部署的全流程開發，同時強調與專業團隊合作的重要性，以實現高效、高質量的軟件開發。

【API開發】 在軟件開發和網絡運營的動態世界中，API（應用程序編程接口）是實現不同系統之間無縫通信的關鍵。隨著數字交互變得越來越復雜，API 日志的重要性變得越來越明顯。這些日志是 API 活動的細致記錄，捕獲應用程序和服務器之間交換的請求和響應的復雜...

【API開發】 接口的開發是現代軟件工程的核心，API接口通過標準化的方式連接不同軟件系統，促進模塊化設計和第三方集成。開發API接口需要經過需求分析、設計規范、實現邏輯和測試優化等步驟。選擇合適的開源框架如PhalApi可以簡化開發過程，提升效率。開發者在接口的開發中需注意安全性、性能優化和版本管理等挑戰。Serverless架構作為未來趨勢，提供了更高的可擴展性和低運維成本的優勢。

【API開發】 Auto-Dev編碼器作為下一代智能編碼助手的代表，正在以其強大的自動化能力和智能化特性重新定義開發者的工作流程。本文深入探討了Auto-Dev編碼器的技術演進、核心功能和應用實踐。從代碼自動生成、代碼補全到錯誤檢測與修復建議，Auto-Dev編碼器通過深度學習與自然語言處理技術，顯著提升了開發效率與代碼質量。文章結合豐富的代碼示例，展示了Auto-Dev編碼器在實際開發中的應用場景，如IDE集成、云開發環境支持以及團隊協作中的價值。未來，Auto-Dev編碼器有望進一步智能化，為開發者提供更全面的編碼支持，成為開發領域不可或缺的工具。