【AI提示词模板】 本文精选5个高质量AI提示词，助插画师与虚拟角色设计师快速生成赛博朋克与蒸汽朋克风格角色肖像，打造电影感特写和潮流IP角色，提升作品表现力与效率。

【API设计】 0 前言 ★ “REST 中信息的核心抽象是资源。任何可以被命名的信息都可以成为资源：文档或图像、临时服务（例如‘今天洛杉矶的天气’）、其他资源的集合、非虚拟对象（例如一个人）等等。换句话说，任何可能成为作者超文本引用目标的概...

【API解决方案】 本文探讨了制造业中EDI和API两种关键技术的特点、工作原理及如何选择适合的解决方案。EDI通过标准化电子格式在贸易伙伴间传输业务数据，提高效率并减少错误；API则实现软件应用程序间的实时数据交换，提供灵活性和定制化。文章还分析了何时选择EDI或API，以及为何制造商需要同时使用这两种技术来优化运营效率和提升竞争力。

【如何集成API】 本文将深入探讨国际快递查询的优势、适用人群、潜在风险，以及如何在Python程序中集成该服务的API，实现自动化的国际物流信息管理。

【API安全】 Naz.API数据集是一个包含超过10亿行被盗凭据的数据库，源自凭据填充列表和恶意软件日志窃取，用于入侵账户、出售信息和黑客论坛发布。用户应检查凭据是否泄露，并采取定期更改密码、避免重复使用和启用双因素认证等安全措施，以防范网络安全威胁。

【日积月累】 本文提供了一份关于443端口被占用的服务器端处理指南。443端口是HTTPS服务的标准端口，若被占用会导致HTTPS服务无法正常运行，影响网站安全和用户体验。文章介绍了使用Netstat和Tasklist命令来检测443端口占用情况，并使用Taskkill命令或手动结束进程来释放端口。同时，提供了常见问题及解决方案，帮助维护服务器正常运行。

【API开发】 1. 口语评测核心挑战 a. 自考特色难点分析 成人自考口语评测要面对发音多样、背景噪音复杂、语法错误“千奇百怪”等难题，通用 ASR 模型常常“水土不服”。🎧 借助 代码示例讲解概念 提示词，我们把“口音识别”这一概念用 12 行 Pyt...

【AI驱动】 OpenAI正式向所有用户开放GPT-4 API，这是人工智能领域的重要里程碑，为开发者提供了集成聊天机器人、客户支持工具和代码生成应用的长尾关键词GPT-4 API集成应用。GPT-4在性能、适应性上显著升级，尽管存在内容准确性和伦理挑战，但推动了机器学习和自然语言处理的突破。

【API开发工具】 本文详细介绍了如何利用Sentry的Trace View工具识别和优化API调用性能瓶颈，通过自定义插装、并行化任务和优化第三方API调用，成功将API调用时间从44.94秒减少至22.3秒，提升50%性能。

【API解决方案】 新冠疫情加速了企业数字化转型进程，API作为连接工具已成为这一转型的核心技术。文章探讨了API如何通过微服务架构实现系统模块化连接，集成第三方服务提升开发效率，以及为企业提供统一用户体验和数据分析能力。重点分析了API在疫情后企业快速数字化中的关键作用和RESTful API的低门槛优势。

【API安全】 本文深入解析Naz.API凭证填充列表的工作原理、潜在风险和防御措施，涵盖凭证填充攻击的定义、来源、运作方式及应对策略，帮助读者提升网络安全意识。

【日积月累】 多模态大模型（Multimodal Large Models）是一种能够处理和理解多种类型数据（如文本、图像、音频、视频等）的人工智能模型。它通过融合不同模态的信息，可以更全面地理解和生成内容，从而在各种任务中展现出卓越的性能。例如，它可以分析图像并生成描述性文本，或者根据文本描述生成相应的图像。这种模型的核心在于模态融合、跨模态表示学习等技术，能够将不同模态的数据映射到统一的语义空间，从而实现更智能的交互和更准确的预测。

【API安全】 本文通过真实案例分析，探讨了K-12 Google Workspace中Naz.API威胁对学生账户安全的影响，包括异常登录行为和敏感信息泄露。文章强调了实施多因素认证和定期监控等云端安全措施的重要性，以保护学生数据免受网络攻击。

【API安全】 本文详细解析了凭据填充攻击的工作原理，以naz.API为例，介绍了其大规模凭证数据库的来源和影响。文章重点阐述了通过部署安全工具、利用威胁情报和实施双因素认证三步防范措施，有效降低企业风险，并强调密码复杂度对防御无效，推荐使用IONIX攻击面管理平台进行主动监测。

【API对比报告】 京东健康推出“京医千询”，基于大模型技术，提供智能医疗健康服务，助力提升医疗效率。科大讯飞的“讯飞星火医疗大模型”专注于医疗领域，以智能语音和语言处理技术为支撑，助力医疗诊断和健康管理。上海人工智能实验室的“OpenMEDLab浦医”聚焦医学知识图谱与临床应用，推动医疗智能化发展。孙思邈中文医疗大模型以高质量中文医疗数据训练，支持多种部署方式，广泛应用于医疗咨询、教育和科研。明医（MING）中文医疗问诊大模型基于多源数据训练，优化对话生成，可用于在线医疗、健康管理及医学教育等场景，助力医疗智能化发展。