【API开发】 在本Google Gemini API指南中，将解释如何使用Google Gemini API从提示生成文本。 此外将演示如何使用Google Gemini Vision模型通过传递图像来生成内容。

【API开发】 REST或表示性状态转移是一种指导RESTful APIs开发的体系结构风格。 REST中的表示通常涉及传输JSON或XML来表达数据对象及其属性。 由于其简单性，REST已经超越了基于SOAP的接口设计，对web开发产生了重大影响。

【API开发】 在数字化时代，API 密钥是开发者实现系统集成和数据交互的重要工具。本文深入探讨了 DeepSeek API 密钥 的获取、配置、使用以及安全管理的最佳实践。开发者可以通过访问 DeepSeek 官方平台注册账号并创建唯一的 API 密钥，随后将密钥安全存储在环境变量中以避免硬编码带来的风险。在开发过程中，通过配置 API 密钥并调用 DeepSeek 提供的强大模型（如 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3），开发者可以实现高效的接口调用和数据处理。同时，本文还强调了 DeepSeek API 密钥 的安全管理，包括定期更换密钥、限制使用范围以及监控密钥使用情况，以确保接口调用的安全性和稳定性。此外，开发者应充分利用 DeepSeek 提供的免费额度，并通过优化调用逻辑来控制成本。通过本文的介绍，开发者可以更好地掌握 DeepSeek API 密钥 的使用方法，实现高效、安全的开发。

【API开发】 起初，我们决定以黑盒测试的方式进行审计。 这意味着我们无法访问代码或内部文档。 我们主要根据网站上提供的材料进行审计。 在这个阶段，我们无法估计我们的审计相对于所有API方法的覆盖率。 后来，通过获得源代码访问权限，我们能够有效地准备所有控制器、APIs和方法的规范，以及审计计划。

【API开发】 本文详细介绍了调用Leonardo.ai绘画API实现文生图的方法和流程。Leonardo.ai绘画API是一种基于人工智能技术的工具，能够将文本提示转化为高质量的艺术作品，具备多风格图像生成能力、高效便捷、高质量输出等优势。在开发前，需要完成注册与获取API密钥的准备工作，并安装Postman、VS Code和Python环境等必要工具。文章还阐述了调用Leonardo.ai绘画API实现文生图的技术实现流程，包括初始化API客户端、准备图片生成参数、发送API请求以及接收并处理结果等步骤，并提供了使用Python语言的关键代码示例。此外，还针对如何提高图片生成质量、API调用错误处理以及图片批量生成等常见问题进行了详细解答。总之，本文为开发者提供了全面的指导，帮助他们顺利调用Leonardo.ai绘画API，实现高效的文生图功能，满足不同场景下的图片创作需求。

【API开发】 本文深入探讨了 Shopify API 授权 的完整流程与最佳实践，帮助开发者快速掌握如何通过 OAuth 2.0 协议实现与 Shopify 平台的安全数据交互。文章详细介绍了从创建 Shopify 应用、获取授权码、生成访问令牌到调用 API 接口的每一步操作，并提供了丰富的代码示例，涵盖商品管理、订单处理、客户数据获取等常见场景。此外，文章还总结了 Shopify API 授权 中的常见问题及解决方案，如授权码过期、访问令牌失效和权限不足等问题。通过本文，开发者可以全面了解 Shopify API 授权 的核心技术，并应用于实际开发中，构建安全可靠的 Shopify 应用。

【API开发】 FastOpenAPI是一个Python框架API文档自动化生成工具，能够自动生成适用于多种Python框架的文档，简化API文档的创建过程，支持Flask、FastAPI等框架，具备自动生成OpenAPI文档、支持多种Python框架、简化文档维护流程等核心功能。今日热度排名第一，获得128个点赞和59条评论。

【API开发】 Azure OpenAI API 是微软 Azure 云服务与 OpenAI 技术结合的产物。它基于 OpenAI 强大的语言模型，为企业和开发者提供高效、安全的 AI 能力。通过 Azure 的云计算基础设施，用户可以轻松部署和管理 AI 应用，实现文本生成、自然语言理解等功能。它支持多种编程语言，方便开发者集成到现有系统中，同时借助 Azure 的安全机制，保障数据隐私和合规性，助力企业加速数字化转型，提升业务效率和创新能力。

【API开发】 本文详细介绍了如何通过 Python 调用本地部署的 Ollama 大模型。首先，通过安装 Ollama Python SDK 并启动本地服务，开发者可以使用 chat 方法与模型进行交互，并通过流式响应实现高效的实时交互。文章还介绍了如何通过自定义客户端和异步客户端进一步优化请求配置，提高并发性能。此外，Ollama Python SDK 提供了多种高级功能，如模型管理、文本生成和嵌入等。通过 LangChain 和 HTTP 请求，开发者也可以方便地调用 Ollama 模型。最后，文章重点介绍了 Ollama Python SDK 0.4 版本的最新改进，特别是对函数调用的支持，开发者可以将 Python 函数作为工具传递给模型，并在模型响应中调用这些函数，从而实现更灵活的交互逻辑。

【API开发】 我们的开发环境直接使用 Devbox，上线也是通过 Devbox 一键完成。这种开发模式让我们团队拥有了非常高效的作战能力 - 大部分重复性工作都通过自动化或 AI 完成，让开发者可以专注于核心业务逻辑

【API开发】 Reqable是一款免费的API开发和调试工具，基于Flutter和C++开发，支持HTTP1、HTTP2和HTTP3协议。它提供抓包调试和接口测试两大功能，以提高API生产效率。工具设计简洁，功能丰富，包括流量分析、请求编辑、数据管理等。Reqable支持多种主题和常用开发小工具，适合个人团队和企业使用。社区版免费开放，专业版和企业版提供更高的使用额度。

【API开发】 本文为初学者提供了一个使用Python构建AI模型的完整教程，以图像分类为例，采用Keras框架和MNIST数据集，包含可运行代码和概念解释。文章首先介绍了环境准备，包括Python和Keras的优势、工具包安装以及开发环境配置建议。接着详细讲解了数据处理过程，包括MNIST数据集的加载与探索、数据预处理的必要性以及数据可视化的方法。然后深入探讨了如何构建卷积神经网络（CNN）模型，包括模型架构的实现和编译配置。在模型训练与评估部分，文章详细解析了训练过程参数、训练可视化以及模型评估与过拟合判断的方法。随后介绍了模型的应用与部署，包括单样本预测、模型保存与加载以及使用Flask部署API服务的具体实现。最后，文章提供了模型优化与进阶学习的技巧，包括数据增强、超参数调优、迁移学习等，并解答了常见问题，推荐了学习路径，帮助读者从基础到进阶逐步提升AI模型开发技能。

【API开发】 本文是关于如何使用 Google 的 Gemini Pro 2.5 构建简单 AI 代理的实用指南。文章介绍了 Gemini Pro 2.5 的核心功能，包括高级推理能力、多模态输入支持（文本、图像、代码等）、扩展上下文窗口（支持多达 100 万 token）以及强大的代码生成能力。它详细说明了安装和设置步骤，包括创建虚拟环境、安装依赖项、配置 API 密钥，并提供了测试模型的代码示例。此外，文章还通过一个简单的对话代理示例，展示了如何使用 Gemini Pro 2.5 处理用户查询并生成响应。最后，文章强调了 Gemini Pro 2.5 在准确性、多功能性、可扩展性和开发效率方面的优势，并鼓励开发者进一步探索其高级用例。

【API开发】 LLM训练是指对大型语言模型（LLM）进行的深度学习过程，通过海量文本数据的预训练和针对具体任务的微调，使模型能够理解和生成自然语言文本。其核心技术包括基于Transformer架构的自注意力机制，以及预训练与微调相结合的两阶段训练方法。预训练阶段，模型学习语言的通用规律；微调阶段则针对特定任务优化。LLM训练广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等自然语言处理任务。

【API开发】 深度学习中的经典卷积神经网络架构解析 今天，我们将通过三个经典的 CNN 架构——VGG、NiN 和 GoogLeNet，来了解如何设计强大的深度学习模型。 使用重复元素的网络（VGG） 1 VGG网络 VGG块： ...