1.ONNX一本通:综述&使用&源码分析(持续更新)
2.易语言 怎样快速掌握API学习?
3.CreateCollection API执行流程_milvus源码解析
4.API 接口开发没那么难,学习Python FastApi Web 框架教程来了!学习
5.API如何使用?
6.怎么学习MFC和API?
ONNX一本通:综述&使用&源码分析(持续更新)
ONNX详解:功能概述、学习Python API应用与源码解析
ONNX的学习核心功能集中在模型定义、算子操作、学习序列化与反序列化,学习ethernetmanager 源码以及模型验证上。学习它主要通过onnx-runtime实现运行时支持,学习包括图优化和平台特定的学习算子库。模型转换工具如tf、学习pytorch和mindspore的学习FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。ONNX Python API实战
场景一:构建线性回归模型,学习基础操作演示了API的学习使用。
场景二至四:包括为op添加常量参数、学习属性以及控制流(尽管控制流在正式模型中应尽量避免)。学习
场景五和后续:涉及for循环和自定义算子的添加,如Cos算子,涉及算子定义、添加到算子集、Python实现等步骤。
源码分析
onnx.checker:负责模型和元素的检查,cpp代码中实现具体检查逻辑。
onnx.compose、onnx.defs、onnx.helper等:提供模型构建、算子定义和辅助函数。
onnx.numpy_helper:处理numpy数组与onnx tensor的转换。
onnx.reference:提供Python实现的op推理功能。
onnx.shape_inference:进行模型的形状推断。
onnx.version_converter:处理不同op_set_version的转换。
转换实践
ONNX支持将tf、pytorch和mindspore的模型转换为ONNX格式,同时也有ONNX到TensorRT、MNN和MS-Lite等其他格式的转换选项。总结
ONNX提供了一个统一的IR(中间表示)框架,通过Python API构建模型,支持算子定义的景点打卡系统源码在哪检查和模型的序列化。同时,它利用numpy实现基础算子,便于模型的正确性验证,并支持不同框架模型之间的转换。易语言 怎样快速掌握API学习?
先打开易语言,点程序-新建,然后选择常用向导,选择API助手,双击它,或者点击确定
打开后会弹出打开API助手,里面有很多函数的用法介绍等,根据提示找到你需要的函数
或者可以在搜索里面进行搜索关键字,轻松找到你想要的函数,在索引中输入关键字则是查找以该关键字开头的函数
我们以设置窗口标题为例,找到它并双击它,将它添加到选用API数据下
然后我们点击API相关例程,里面的例程可以帮你掌握该函数的用法,双击打开它,弹出的对话框选择“是”,然后将该源文件保存到一个目录下,自己随意指定
点击保存后会自动帮你打开该文件,打开后我们可以看到一些代码,这是对于该函数的使用的一个例子,代码一般不长,很容易就能看懂
相信像这样把源码及用法给你之后,你一定可以很快就将其掌握的
明白使用方法之后,我们再将其应用到我们开发的软件中去即可
CreateCollection API执行流程_milvus源码解析
在分析milvus源码中的CreateCollection API执行流程时,我们需要详细拆解从客户端请求到数据最终存储在etcd的过程。在milvus版本v2.3.2中,CreateCollection API的执行流程大致分为以下几个关键步骤:
首先,客户端SDK接收用户创建集合(collection)的请求,并将此请求封装为createCollectionTask,随后将其放入ddQueue队列。
随后,此任务在proxy内依次执行PreExecute、Execute和PostExecute三个方法。不贴有机溯源码PreExecute阶段进行参数校验等预处理工作,Execute阶段则是真正执行逻辑,而PostExecute阶段完成执行后的清理工作,通常不做任何操作并返回nil。
在Execute方法中,proxy调用rootCoord的CreateCollection接口,此接口进一步封装请求为rootcoord里的createCollectionTask。
接下来,rootCoord的CreateCollection接口执行CreateCollectionTask的Prepare、Execute和NotifyDone方法。核心操作在Execute阶段,其中涉及到多个步骤,包括expireCacheStep、addCollectionMetaStep、watchChannelsStep、changeCollectionStateStep等。在这些步骤中,重点是addCollectionMetaStep,负责etcd元数据的操作。
在addCollectionMetaStep的Execute方法中,s.core.meta.AddCollection方法被调用。此方法在etcd中创建了多个与集合相关的key-value对,这些key值按照特定规则构建,反映了集合、分区和字段之间的关系。
具体而言,集合信息通过key `root-coord/database/collection-info/1/` 存储在etcd中,value为protobuf序列化的etcdpb.CollectionInfo,这表示集合由ID、DbId、schema等组成,schema中不记录字段、分区ID或名称等信息。etcd以二进制形式存储这些数据。
分区信息通过类似 `root-coord/partitions//` 的路径存储,value为etcdpb.PartitionInfo,腾讯云点播php源码同样采用protobuf序列化后存储在etcd中。此信息包括partitionID、partitionName、collectionId等。
字段信息通过 `root-coord/fields//` 的路径存储,value为schemapb.FieldSchema,包含字段ID、名称、描述、数据类型等信息。
在执行完毕后,将所有key-value对批量写入etcd,最终完成集合的创建。
总结而言,CreateCollection API的执行流程涉及多个组件协作,从客户端请求开始,经过proxy和rootCoord的处理,最终在etcd中存储集合、分区和字段的元数据,实现了集合的创建。整个流程中,etcd作为关键的数据存储层,提供了持久化和高可用性保障。
API 接口开发没那么难,Python FastApi Web 框架教程来了!
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快来看看FastAPI的教程吧!
FastAPI是由Sebastian Ramirez开发的一款高性能的Web框架,让你的API接口开发变得轻松快捷。
学习FastAPI的原因有很多,比如其优秀的性能、简洁的抽奖砸金蛋php源码代码结构、丰富的功能支持等。
开始之前,确保你已经安装了Python和Pycharm,了解基本的Python编程知识,然后创建项目工程,安装环境,最后安装fastapi。
在FastAPI中,你可以轻松地开启服务和接口访问,用json数据格式解析,生成在线API文档,发送POST请求,并使用各种请求格式。
获取URL参数和请求头参数也十分简单,表单获取数据同样支持,自定义返回JSON、HTML、文件、HTML页面都可轻松实现。
对于一些小案例,如代办事项,你可以在项目中添加相应的代码来实现。
如果你想要与数据库交互,FastAPI也支持绑定数据库,通过tortoise-orm和aiomysql进行数据库访问和写入,确保数据正确无误。
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API如何使用?
API其实就是应用程序接口(Application Programming Interface)的简称。API是一些功能、定义或者协议的集合,提供应用程序或者程序开发人员基于软件访问一组例程的能力,对外封装完善,调用时不需要学习API内部源码,依据API文档功能说明书来使用就可以了。红海云为了更好地满足企业内部系统集成需求、形成完整的一体化数字体系而推出全新产品——RedAPI可视化集成平台。
RedAPI融合了红海云RedPaaS和HR产品线,提供人力资源业务所需的全部集成场景和组件,支持API敏捷接入、API全周期管理等诸多能力,帮助企业高效实现异构系统、数据、应用、服务间的集成能力,全面提升业务创新能力。该平台可轻松实现各系统应用之间的无代码连接,同时还提供了大量的系统集成方案模板,包括不限于IM集成方案、招聘系统集成方案、OA集成方案、考勤系统集成方案、邮箱集成方案、电子签集成方案、ERP系统集成方案、扫描仪等硬件集成方案等等。截至目前为止,该平台已实线+集成场景案例,集成+个系统应用。
怎么学习MFC和API?
为了学习MFC和API,首先需要掌握C++的基础知识以及面向对象的各种概念。理解C++的概念是学习MFC的前提。在学习过程中,不断复习C++,提高对语言的认识是非常有帮助的。多进行上机实践,研究别人的源代码,也是提升技能的有效方式。
微软提供了两种开发工具:基于C语言的API和基于C++的MFC(Visual C++)。MFC是对API函数进行面向对象封装的框架。具备API基础的人学习VC自然会更加得心应手。
C++是学习VC的基础,C++中的概念如封装、继承、重载、多态等,在VC中无处不在。没有对C++概念一定程度的掌握,很难学好VC。C++概念抽象,而VC库庞大复杂,分阶段学习有助于逐个击破难点。同时,C和C++可以一起学习,这符合国外一些学者的观点,有助于培养面向对象的观念和良好的C++语言习惯。
next.js 源码解析 - API 路由篇
本文深入解析 next.js 的 API 路由实现细节,以清晰的步骤指引,帮助开发者更好地理解此框架如何管理与处理 API 请求。首先,我们确认了源码的位置位于 next.js 的 packages 文件夹中,重点关注与 API 路由相关的组件。
在排查 CLI 源码的过程中,我们注意到启动 API 路由的命令,如 `start` 和 `dev`,其实际操作逻辑位于 `next/dist/bin/next` 文件中。通过分析这一文件,我们得知这些命令最终调用的是 `lib/commands.ts` 文件中的 `start` 和 `dev` 函数。
深入 `lib/commands.ts` 文件,我们发现 `start` 和 `dev` 函数通过 `lib/start-server` 中的 `startServer` 方法实现。在 `startServer` 方法中,`http` 模块被用来创建服务器,并将请求处理逻辑委托给 `next` 函数生成的应用程序,通过 `getRequestHandler` 方法获取处理逻辑。
`getRequestHandler` 方法的最终执行路径指向了 `server/next.ts` 文件中的 `createServer` 方法。这里根据 `dev` 参数的不同,分别调用 `server/dev/next-dev-server` 中的 `DevServer` 或 `server/next-server` 中的 `NextNodeServer`。`DevServer` 类继承自 `NextNodeServer`,而 `NextNodeServer` 又继承了 `server/base-server` 中的 `Server` 类。
至此,我们找到了核心处理逻辑所在,即 `handleApiRequest` 方法。此方法首先进行路由匹配和校验,然后调用 `runApi` 进行 API 请求处理。API 请求处理的路径通常位于 `/api/` 目录下的指定文件中,通过 `require` 函数引入。
`apiResolver` 方法进一步处理请求,包括检查代码模块、获取配置参数、处理 cookie、查询、预览数据、预览、bodyParser 等。其中 `setLazyProp` 方法用于优化性能,仅在访问属性时触发函数执行,实现懒加载。
最后,本文总结了 next.js API 路由处理的完整流程,并强调了源码中的关键点,为开发者提供了全面的解读。通过本文解析,开发者能够深入理解 next.js 如何高效地管理和响应 API 请求。
什么是API(应用程序编程接口)
API,全称为应用程序编程接口,是软件系统不同组成部分衔接的约定,它提供了一组预先定义的函数,使应用程序能够访问特定软件或硬件的功能,而又无需访问源码或理解内部工作机制的细节。
API的作用在于简化软件开发,减少重复工作。例如,当你需要定义多个字符串时,可以使用API简化这个过程。最初,你可能会像这样手动创建字符串:
String a = “哈”;
然后,当你需要更多字符串时,也会重复同样的操作:
String a = “哈哈”;
String a = “哈哈哈哈哈哈哈哈哈”,
然而,当需求突然增加到成百上千个“哈”时,手动操作变得效率低下且繁琐。这时,你可能需要引入API,如使用函数来批量生成所需的字符串,以提高效率和减少工作量。
在实际应用中,你可以找到不同的实现方来满足你的API需求。例如,你可能遇到了A同学和B同学提供的不同解决方案。A同学的实现可能更加抽象、高级,而B同学的实现则更直接、易于理解。选择合适的实现方取决于你的具体需求和偏好。
然而,在使用API时,你可能会遇到一些挑战,如实现方的变动、依赖管理等问题。为了避免这些问题,可以考虑预先定义API,明确输入参数、返回参数类型以及方法的实现规则。这样一来,即使API的实现方发生变化,调用API的代码也不需要改动,只需更换实现方即可。
总结来说,API是软件开发中的重要工具,它简化了不同组件间的交互,提高了开发效率。通过遵循API的规范和规则,开发者可以更好地管理代码依赖和实现细节,从而在遇到需求变化时更加灵活地调整和适应。