【最佳API】 本篇文章将为您详细介绍几款高效的免费天气API，它们不仅提供精确的天气预报，还支持多种平台和编程语言，方便开发者轻松集成到各种应用中。

【API开发工具】 本文将从功能、价格、支持等关键标准对 50 种领先的 API 工具进行概述和比较。目标是根据预算和要求评估 API 工具，以帮助确定最佳选择。

【学习各类API】 本文深入探讨了八种流行的跨平台数据库 API，概述了它们的优缺点，并为每种数据库提供了实用的 JavaScript 代码示例。

【日积月累】 七种高效学习模型，包括费曼学习法、金字塔学习法、心流学习法、刻意练习、艾宾浩斯遗忘曲线、学会关联以及PDCA循环法，帮助您打造卓越的学习力。

【AI驱动】 本文以“大语言模型技术”为核心，深入探讨了大语言模型（LLM）的关键技术细节。文章分为三个部分，分别介绍了LLM的架构、分布式预训练和参数高效微调技术。在架构部分，作者详细分析了GPT、LLaMA、ChatGLM和Falcon等模型的技术细节，包括分词器（tokenizer）、位置编码、层归一化、激活函数以及多查询注意力（Multi-query Attention）和分组查询注意力（Grouped-query Attention）等关键组件。这些技术细节对模型的训练速度和准确性有着直接影响。文章还探讨了并行Transformer模块的设计以及训练稳定性的重要性。整体而言，本文为读者提供了大语言模型技术的全面视角，适合对LLM技术感兴趣的研究者和开发者参考。

【AI驱动】 这篇论文深入探讨了训练LTSM（长短期记忆）模型的多种因素，包括模型提示的不同方式、数据分割策略、训练方法、基础模型的选择、数据量的多少以及数据集的多样性等。

【AI驱动】 在现代软件开发中，API 设计的开放性和效率至关重要。通过大语言模型（LLM）的支持，可以构建更加智能和高效的 API 体系。本文将介绍如何设计大语言模型友好的 API，帮助企业在数字化转型中提升架构能力。我们将探讨 API 设计的常见挑战以及如何利用 LLM 技术来解决这些问题，并提供实用的设计模式和实施步骤。

【AI驱动】 自 2022 年春季以来，大型语言模型 (LLM) 大量涌入市场。OpenAI、Microsoft、Anthropic、Meta 、百度、阿里和 AI 21 Labs 等公司已发布了其专有 LLM 的多个版本，引发了技术范式转变，开发者和企...

【API开发工具】 选择一个合适的API平台对于企业的数字化转型和业务发展具有重要意义。无论是大型云市场、小型API集市，还是幂简集成这样的专业API平台，都各有其独特的优势和特点。

【API生命周期】 尽管MuleSoft取得了如此巨大的成功，但在中国市场上却难以找到类似的成功案例。这其中的原因是多方面的，涵盖了市场环境、技术积累、资金和资源、企业文化和战略以及市场竞争等多个方面。

【AI驱动】 Coze・prompt・Coze prompt・Coze应用 本篇文章就来聊一聊高质量prompt相关的内容，文末给大家准备了高质量prompt合集（并且将不断更新）。有兴趣的同学可以拉到文末领取。

【API开发工具】 本文将详细介绍国内一些好用的API平台，包括幂简集成、万维易源、极速数据、API Space和六派数据，从它们的简介、优势到涵盖的API种类，进行全面的对比和分析。

【API开发工具】 API平台对比 · RapidAPI · 聚合数据API · API云市场 · 幂简集成 随着AI技术的发展，API在软件交互中发挥了重要作用。本文比较了四大API平台：RapidAPI、聚合数据API、API云市场和幂简集成，从API种类、易用性、成本效益等多个维度分析各平台特点。RapidAPI以广泛的API选择和统一的API密钥著称，适合快速集成的开发者；聚合数据API专注于数据治理，服务于企业级应用；API云市场提供多种API服务，适合多领域开发者；幂简集成则强调一站式服务和灵活性，适合初创企业和小型企业。选择合适的API平台是推动业务增长的关键。

【学习各类API】 在本文中，我们将探讨应用程序编程接口 (API) 和预测分析的交叉点，以及它们如何共同创建强大的数据驱动型解决方案。

【AI驱动】 DB-GPT是蚂蚁开源的 AI 原生数据应用开发框架，旨在让围绕数据库构建大模型应用变得更简单、更便捷。