【API术语解释】 FastAPI 是一个现代、高性能的 Web 框架，专为构建 API 而设计，支持异步编程和自动文档生成。它基于 Python 类型提示，提供数据验证、序列化以及交互式文档等功能，极大地简化了开发流程。FastAPI 的核心优势在于其高性能、简洁易用的语法以及强大的生态系统支持，使其成为构建 RESTful API、实时应用和微服务的理想选择。通过异步支持和自动文档生成功能，FastAPI 不仅提升了开发效率，还确保了代码的可维护性和可扩展性。

【API术语解释】 本文为算法交易爱好者提供了一份详细的Deribit API使用指南，专注于帮助用户通过编程与 Deribit 加密货币衍生品交易所进行交互。文章介绍了Deribit API的核心功能，包括如何获取 API 密钥、建立连接以及执行交易等关键步骤。文中还涵盖了 REST 和 WebSocket 两种 API 类型，详细说明了它们在实时数据获取和订单管理中的应用。此外，指南提供了代码示例，帮助用户快速上手Deribit API的实际操作，特别适合希望实现自动化交易策略的开发者。总体而言，这份指南是掌握Deribit API 及其在加密交易中应用的基础资源。

【API术语解释】 字典(dict)是Python中的一种可变映射类型，它使用键值对(key-value pair)的形式来存储数据。本文将详细介绍其全部应用以及使用字典格式化字符串。

【API术语解释】 GPT4all是一个开源的大型语言模型生态系统，允许用户在本地运行和部署大型语言模型，保护隐私的同时享受高性能的语言处理能力。其核心功能包括本地运行、多平台支持、多种预训练模型和开发者友好的接口。GPT4all的优势在于隐私保护、低硬件要求和易用性，广泛应用于聊天应用、文档处理和开发扩展等场景。其技术架构包括前端界面、后端服务和数据库，未来有望引入更多人工智能技术并加强与其他平台整合，推动人工智能技术的发展和应用。

【API术语解释】 近年来，OpenAI让“GPT”一词成为了热议的话题。GPT，即生成式预训练Transformer，是人工智能领域中一股强大的语言模型，掀起了不小的波澜。GPT-4 将 AI 的功能提升到一个全新的水平。但在我们深入研究其功能之前，先来对名称本身进行一下解析。

【API术语解释】 Salesforce API 是 Salesforce 平台提供的一组接口，允许开发者与 Salesforce 数据进行交互。通过这些 API，开发者可以访问、修改和集成 Salesforce 数据，以满足企业的特定需求。Salesforce 提供了多种 API，包括 REST API、SOAP API、Bulk API 和 Streaming API，每种 API 都有其独特的功能和使用场景。这些 API 的开发和演变反映了 Salesforce 平台在适应不同集成需求和技术标准方面的持续进步。

【API术语解释】 ERT（电阻层析成像技术）通过在地表布置电极，注入电流并测量电压，获取地下电阻率分布信息，用于识别地下结构、物质组成及含水饱和度等参数。其核心功能包括地下结构成像、物质组成识别和含水饱和度监测，具有成本相对低廉、操作便捷和适用范围广等优势。ERT广泛应用于环境监测、工程勘察和地下水探测等领域，技术架构包括数据采集系统、数据处理系统和图像重建系统。未来，ERT技术有望进一步发展和拓展应用领域，为地质勘探和资源评估提供更有力的支持。

【API术语解释】 Wandb（Weights & Biases）是一个用于机器学习项目的实验跟踪、可视化和管理工具，提供实验跟踪、可视化、模型管理、团队协作和版本控制等核心功能。它通过自动记录训练过程中的各种指标和参数，提供实时的可视化图表和交互式界面，帮助用户监控模型训练过程、优化性能，并分享和复现实验结果。Wandb 具有易用性、强大的可视化和分析功能、团队协作和共享以及跨平台支持等优势，广泛应用于深度学习模型训练、超参数调优、团队协作项目和模型版本管理等场景。其技术架构包括前端界面、后端服务和数据库，未来有望引入更多人工智能技术并加强与其他平台整合，推动机器学习技术发展和应用。

【API术语解释】 OpenReview 是一个用于学术论文评审和讨论的在线平台，提供开放的环境促进学术交流透明度和协作性。其核心功能包括论文提交、评审、讨论和展示，优势在于开放性、协作性和强大的搜索筛选功能。广泛应用于学术会议和期刊的论文评审，以及研究项目的管理和协作。技术架构包括前端界面、后端服务和数据库，未来有望引入更多人工智能技术并加强与其他学术平台整合，推动学术研究开放和协作。

【API术语解释】 LangSmith 是一种用于构建、测试和部署语言模型应用的技术工具。它提供强大的功能和接口，帮助用户高效管理和优化语言模型性能，实现精准语言理解和生成任务。具备易用性、扩展性等优势，在文本生成、语义分析、问答系统等多个自然语言处理领域有广泛应用场景。技术架构包括语言模型层、工具层和应用层，未来有望进一步发展和拓展应用范围，为自然语言处理技术进步贡献力量。

【API术语解释】 LangChain 是一种用于优化语言模型应用和性能的新兴技术概念。它通过构建链式结构整合多种语言处理工具和技术，具有灵活性、扩展性和高效性等特点，在文本生成、语义分析、机器翻译等多个自然语言处理领域有着广泛的应用场景。其技术架构包括数据层、处理层和应用层，未来有望进一步发展和拓展应用范围，为自然语言处理技术的进步贡献力量。

【API术语解释】 GraphRAG 是一种结合了知识图谱和检索增强生成技术的框架，通过结构化的知识图谱提升语言模型在复杂数据处理中的性能。它利用图结构化数据表达知识，支持多跳推理和复杂的语义查询，显著解决了传统方法在处理复杂信息时的局限性。GraphRAG 的应用场景广泛，尤其适合问答系统、文档理解和知识推理等任务，能够生成准确且逻辑连贯的内容。

【API术语解释】 GitHub Actions 是一种强大的工具，允许开发者在 GitHub 仓库中创建自定义工作流，实现持续集成和自动化管理。通过使用 GitHub Actions，维护者可以自动化诸如构建、测试和部署代码等任务，从而将更多精力集中在编写高质量代码和项目管理上。这不仅提高了项目的效率，还增强了社区的互动性。

【API术语解释】 TransformerDecoderLayer 是 Transformer 架构中解码器的核心组件，用于高效处理目标序列并生成输出。它通过自注意力机制捕捉目标序列内部的依赖关系，利用多头注意力机制与编码器的上下文信息交互，并通过前馈神经网络进行非线性变换，从而实现高质量的序列生成。在实现上，TransformerDecoderLayer 提供了灵活的参数配置，包括输入特征维度、注意力头数、前馈网络维度等，广泛应用于机器翻译、文本生成和序列到序列任务中，成为现代自然语言处理任务中不可或缺的模块。

【API产品】 Slashdata的数据显示，近90%的开发者在某种程度上使用API。API使开发者能够通过抽象低级软件层的复杂性来高效构建软件应用，让开发者专注于核心功能。 无论您是企业还是IT专业人士，理解API开发的细节对组织的成功至关重要。有...