【学习各类API】 一、引言 大家好！在这一集，我们将深入探讨 React 状态管理 这一重要话题。如果你还不熟悉状态管理，学习这些内容将大大提升你的 React 开发技能，使你能够构建更加复杂和可维护的应用程序。本教程将通过 Context API，帮助你在...

【学习各类API】 本文目标：从外部 API 获取数据 但在今天的项目中，我将展示如何通过外部 API 获取数据。我们将通过 WhereTheISS.at 提供的 API 来获取 国际空间站的实时位置。 什么是 API？ API（应用程序接口）是两个程序或应...

【学习各类API】 引言： JavaScript 的事件循环是一个广为人知的主题，但当我们从更宏观的角度来看，它实际上只是 JavaScript 运行时环境中的一个小组件。除了事件循环，我们还有 调用栈（Call Stack）、Web APIs、任务队列（Ta...

【学习各类API】 1. 引言 在许多 ASP.NET Core 项目中，你可能会看到控制器（Controller）直接引用 DbContext 并写入查询逻辑，导致代码难以维护、难以测试。Repository 模式提供了一种抽象层，将所有与数据库交互的逻辑集...

【学习各类API】 1. 引言 在现代 Web 开发中，“创建数据”是 API 最基本，也是最常用的操作之一。对于 ASP.NET Core 而言，我们通过 HTTP POST 将客户端传来的 JSON 数据提交到服务器，使用 Entity Framework...

【学习各类API】 Python REST API 身份验证是确保网络请求安全和合法性的重要环节。通过理解身份验证的基本概念和在 Python 中的应用，你将能够设计出更加安全、可靠的API接口。本文将探讨基本身份验证和令牌身份验证的区别及适用场景，帮助开发者解决常见的安全问题，并提供实际的代码示例和最佳实践。

【学习各类API】 引言 REST 是互联网上计算机之间通信的最常见标准。什么是 REST？为什么它如此流行？让我们来一探究竟。 什么是 API？ API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）是两种计算机之间通...

【学习各类API】 引言 大家好！今天的文章是一个快速教程，我将向你展示如何使用浏览器内置的 Fetch API 来进行异步请求，访问不同的网络资源。无论是 GET、POST、PUT 还是其他请求方式，Fetch API 都能轻松搞定。让我们开始吧！ 简介 欢...

【学习各类API】 在开发 Android 应用时，保护 API 密钥的安全性至关重要。API 密钥用于验证你对各种平台（如 Google Maps API 和 SDK）的调用，因此必须妥善保护，避免泄露。本文将介绍一种方法，通过将 API 密钥从版本控制中隐...

【学习各类API】 本文深入探讨了 Gateway API 推理扩展在 Kubernetes 上运行 AI 推理工作负载时的应用。该项目引入了两个新的自定义资源定义（CRD）：InferenceModel 和 InferencePool，以及端点选择器概念，旨在通过智能路由和负载均衡优化 GPU 和 LLM 的利用率。这些功能显著提高了请求处理效率，为组织节省成本。推理扩展项目的设计使得能够以‘模型即服务’的方式自托管 GenAI/LLM，提高 AI 推理的灵活性和性能。

【学习各类API】 本文根据客户在 TrustPilot 和其他评级门户网站上的评价精选出的 10 家翻译公司候选名单。这些公司在 2024 年被评为最佳翻译公司。

【学习各类API】 Transformers Generate功能是 Hugging Face 的 `transformers` 库中用于生成文本的核心工具。它通过模型的 `generate()` 方法实现，支持多种生成策略，如贪婪搜索、采样、束搜索等。 在使用时，用户可以指定输入提示（`inputs`），并配置生成参数，如最大长度（`max_length`）、停止条件（`eos_token_id`）等。该功能还支持自定义 `logits_processor`，用于在生成过程中对输出概率分布进行调整。 `generate()` 方法会根据指定的生成模式（如贪婪搜索或采样）逐步生成文本。例如，在贪婪搜索模式下，它会选择当前时间步中概率最高的词作为下一个词，直到达到最大长度或遇到结束符。此外，它还支持多语言模型和编码器-解码器架构，如 Whisper 模型，用于语音识别和翻译任务。

【学习各类API】 这篇文章介绍了如何将预训练的大型语言模型（LLM）转化为强大的文本分类器，重点讲解了分类微调的原理和实践。文章通过一个垃圾邮件分类器的案例，展示了如何对LLM进行微调，并探讨了与训练LLM分类器相关的七个常见问题，如是否需要训练所有层、是否禁用因果掩码等。文章还对比了指令微调和分类微调的不同应用场景，指出分类微调更适合特定类别数据的精确分类任务。

【学习各类API】 今天我将详细的为大家介绍 MongoDB 的基本使用（如：效率工具、Java API、spring集成）相关知识

【学习各类API】 文章探讨了使用LoRA（低秩适应）微调大型语言模型（LLM）的实用技巧，指出LoRA通过低秩矩阵分解显著降低了训练内存需求。实验表明，尽管LLM训练存在随机性，但结果高度一致。QLoRA（量化LoRA）可在内存受限时使用，节省33%的GPU内存，但会增加39%的训练时间。此外，优化器选择对结果影响较小，而调整LoRA的秩和α值对性能至关重要。