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04:24 AM · Oct 12 ,2025

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cooldream2016 - 薅羊毛也要講技術:AI Ping 平台體驗 GLM-4.7 與 MiniMax-M2.1

前言 大模型正在從“通用對話能力展示階段”邁入“深度參與真實業務系統”的新階段。無論是代碼生成、智能體構建,還是複雜流程編排與多工具協同,大模型已經不再只是一個“會聊天的助手”,而逐漸成為軟件系統中的關鍵能力組件。 然而,在實際落地過程中,開發者往往會面臨一系列現實問題: 模型太多,接口各異; 評測成本高,切換成本大; 計費複雜,

API , Max , aigc , 開發者 , AI作畫

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mob64ca12d06991 - ollama doker api端口

ollama doker api端口的出現,常常與Docker容器的網絡配置、API訪問等因素密切相關。本文以“ollama doker api端口”的解決過程為主線,從環境配置到進階指南,詳細闡述相關的步驟與方法。 環境配置 在解決“ollama doker api端口”問題之前,需要配置相關軟件環境。以下是需要安裝的工具與相應的步驟: 安裝Docker

API , aigc , 調優 , Docker

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Eolink - 【前端小技巧】如何使用 Eolink Apilkit 調用 Mock ?

在開發過程中,進度比較趕的情況下,前端人員當頁面寫完時,後台的接口還沒寫完,等要交付的時候後端才把接口給你,這個時候就很尷尬。 這個時候 Mock 就可以很好的解決這個問題,前端團隊可以在 API 還沒開發完成的情況下,藉助 Mock API 實現預對接,加速開發進程。測試團隊可以通過 Mock API 解決不必要的系統,完成集成測試。 Eolink Apikit 為前端工程師提供 API 文檔管

mock , API , 前端

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ceshiren2022 - 簡化接口測試:利用Dify工作流結合CI/CD,實現一鍵式迴歸驗證

在敏捷開發與DevOps成為主流的今天,我們追求的是快速迭代、持續交付。然而,每當新功能開發完成或代碼發生變更時,繁瑣的接口迴歸測試往往成為流程中的“剎車片”。手動執行測試用例、核對響應數據、撰寫測試報告……這些重複性工作不僅效率低下,還容易出錯,嚴重拖慢了交付節奏。 有沒有一種方法,能將接口測試無縫嵌入到CI/CD流水線中,實現一鍵觸發、全自動迴歸驗證,並將結果清晰可溯地反饋給團隊?答

API , 人工智能 , 深度學習 , dify , 接口測試

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倔強的鉛筆 - 從零開始學習 Postman 變量的使用技巧

在我們進行 API 開發和測試時,使用諸如 Postman 之類的工具可以極大地簡化工作流程,提高效率。Postman 的一個強大功能就是變量(Variables)。利用變量,我們可以使我們的請求變得更加動態和靈活,避免重複輸入數據,提高測試的可維護性和可讀性。 什麼是變量? 在編程中,變量是用於存儲數據值的命名存儲位置。類似的,Postman 中的變量也是如此。它們允許我們在不同的請求中重用相同

API , postman , 程序員 , 變量 , 後端

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發財的小狗_lUapn - Nano Banana Pro API 國內接入深度解析:速創API“0.1元/次”是噱頭還是真香

各位技術同仁、AI愛好者們,大家好! 2025年,AI圖像生成領域最激動人心的消息,莫過於谷歌 Nano Banana Pro 的橫空出世。它那近乎亂真的圖像質量、精準的中文語義理解和文字渲染能力,讓無數開發者垂涎三尺 。但現實骨感,高牆、信用卡、還有那$0.134起步的“美刀刺客”,讓我們望而卻步 。 難道我們只能“望梅止渴”?不。國內的API中轉服務給我們提供了另一條路。今天,我們就來扒一扒近

API

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mob64ca12d0e5a4 - ollama下載千問模型

ollama下載千問模型的描述 在當前的AI技術快速發展背景下,模型下載和使用的便捷性已成為開發者和研究者關注的重點。其中,Ollama平台以其簡單的接口和強大的支持庫,吸引了眾多用户。近年來,“ollama下載千問模型”的相關問題頻現,本文旨在詳盡記錄解決該問題的過程,包括場景分析、演進歷程、架構設計、性能優化、故障覆盤及經驗總結。 背景定位 隨着AI的廣泛應用,各種模型和

下載速度 , API , aigc , 迭代

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Adel Khamatov - Color Mechanics In UI Kits

I am currently working on research linked to a project on creating a complete guide to developing a UI kit as a technical system. In the first stage, I collected technical decisions, requirements, a

Guides , API , Colors , ui

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u_17398972 - AiOnly大模型深度測評:調用GPT-5 API+RAG知識庫,快速構建智能客服機器人

引言 AI 技術加速改變各行各業的今天,你是否也面臨這樣的困境:想調用 GPT-5、Claude4.5等頂尖模型卻被海外註冊、跨平台適配搞得焦頭爛額?想快速搭建智能客服、內容生成工具,卻因模型接口差異、成本不可控而望而卻步?或是作為中小團隊,既想享受 AI 紅利,又受限於技術門檻和預算壓力? AiOnly平台的出現,正是為了打破這些壁壘。 本文將從實戰角度出發,帶你全方位解鎖

windows , API , aigc , llama , Python

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mob64ca141834d3 - python 超時重試方法

第一章:Python大模型API超時處理方案 在調用大模型API時,網絡波動或服務器響應延遲常導致請求超時。合理設置超時機制並結合重試策略,可顯著提升程序的健壯性與穩定性。 配置請求超時參數 使用 requests 庫發起HTTP請求時,應顯式指定超時時間,避免無限等待。超時分為連接超時和讀取超時兩部分:

服務端 , API , 客户端 , 後端開發 , Python

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mob64ca12e10b51 - ollama python調用單次對話

在本文中,我將分享如何解決“ollama python調用單次對話”的問題,並將這個過程整理為一個完整的文檔。通過細分每一個步驟,我將從環境準備到生態擴展,詳細介紹每一個環節。 在編寫這篇文章時,我強調了需求的整合和清晰的步驟闡述,以便於實現一個流暢的單次對話體驗。 環境準備 首先,我們需要確保開發環境中所需的庫和工具已經安裝。這些庫將幫助我們順利調用 Ollama 接口進行

技術棧 , API , aigc , Python

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mob64ca12f09e0c - Denoising Diffusion Probabilistic Models論文解析免費下載

Denoising Diffusion Probabilistic Models論文解析免費下載,大家都在關注的熱門話題,深度學習領域的一個重要環節。本文將着重解析 Denoising Diffusion Probabilistic Models 及其相關內容,涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和性能優化等方面,確保為讀者提供完整而深入的信息。 版本對比 首先

性能優化 , 適配層 , API , aigc

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AREX_中文社區 - 如何實現在純 Web 端完成各類 API 調試?

在軟件開發過程中,對於各類 API 的調試工作至關重要。API調試是驗證和測試應用程序接口的有效性和正確性的關鍵步驟。傳統的API調試方法通常依賴於獨立的工具或桌面應用程序,限制了調試過程的靈活性和效率。 為推動API調試向更便捷、高效的方向發展,越來越多的開發人員開始尋求在純Web端完成各類API調試的解決方案。純Web端的API調試具有許多優勢,包括無需安裝額外軟件、跨平台支持、便於團隊協作等

API , 調試 , 前端

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袁袁袁袁滿 - 國產首款視覺理解能力模型-Claude Code測評

前言 近期,火山引擎發佈了豆包編程相關模型:Doubao-Seed-Code。 按照介紹推文來看,Doubao-Seed-Code是國內首個具備視覺理解能力的編程模型,可參考手繪稿、UI設計封面或給予目標網站的配色等,自主完成樣式修復和Bug修復,大幅提升前端開發效率。除此之外,原生支持 256K 長上下文, 輕鬆處理長代碼文件、多模塊依賴等複雜場景,實現端到端自主編

code , API , PowerShell , 代碼人生

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mob64ca12d5604e - ubuntu ollama 下載模型 在哪裏

在使用 Ubuntu 系統的過程中,我遇到了一個問題:如何下載和管理 Ollama 模型。在這一過程中,我整理了相關的技術原理和架構解析,旨在幫助更廣泛的社區瞭解這個問題。 首先,我將簡單介紹一下 Ollama 模型的下載流程。這一流程可以分為以下幾步: flowchart TD A[準備環境] -- B[安裝 Ollama] B -- C[查看可下載模型]

數據 , API , 遠程服務器 , aigc

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李偉豪 - UniApp/小程序開發新姿勢:告別繁瑣的接口管理,像調用本地函數一樣請求 HTTP 接口

前言 在小程序開發中,我們通常面臨兩種後端選擇: 雲開發 (TCB):使用 wx.cloud.callFunction,體驗很好,像調本地函數一樣。 傳統 HTTP 後端 (Node.js/Java/Go/PHP...):使用 wx.request。 絕大多數企業級項目,依然在使用傳統 HTTP 後端。 於是,我們不得不面對那熟悉的“封裝地獄”: 封裝 request.js,處理

小程序 , API , rpc , 接口 , 前端

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數據分析家 - docker 有道雲私有

有道翻譯API http://fanyi.youdao.com/openapi有道翻譯API支持中英互譯,同時獲得有道翻譯結果和有道詞典結果(可能沒有),返回格式為XML或JSON。 百度翻譯API http://developer.baidu.com/wiki/index.php?title=幫助文檔首頁

docker 有道雲私有 , 雲計算 , API , 搜索 , xml , Docker

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wx694bc8b9eaf99 - 從“幻覺”到“執行”:深度覆盤 Coze 插件生態如何重塑 Agent 的業務邊界

引言 在 AIGC 的上半場,業界沉浸在大語言模型(LLM)“吟詩作賦”的驚豔中;但步入下半場,企業級應用的核心考量已轉向Agent 的“辦事能力”。作為架構師,我們必須意識到:如果説 Prompt 是靈魂的指令,那麼插件(Plugin)就是 Agent 觸達物理世界的末梢神經。 一、 生產力範式轉移:從“信息諮詢”到“邏輯交付” 原生 LLM 無論參數多大,本質上仍

code , API , 人工智能 , 深度學習 , 架構師

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Preethi Sam - SerpApi: A Complete API For Fetching Search Engine Data

This article has been kindly supported by our dear friends at SerpApi, who make search result extraction easy with their real-time API. Thank you! SerpApi leverages the power of search engi

API , Tools , Research

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Stefan Judis - How My API-Driven Website Helps Me Travel The World

(This is a sponsored post.) Recently, I decided to rebuild my personal website, because it was six years old and looked — politely speaking — a little bit “outdated.” The goal was to include some in

performance , Headless , API , cms

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學技術贏未來 - AI免費技術教程之deepseek應用實踐

一、Deepseek 大模型核心技術架構解析 ** Deepseek 能在推理、編碼、多語言處理等場景表現突出,核心源於其Transformer+MoE 混合架構的創新設計,以及持續迭代的模型優化策略。 基礎架構:Transformer+MoE 的協同優勢 Transformer 架構:作為自然語言處理的基礎框架,通過自注意力機制實現文本語義的深度捕捉,能靈活處理長序列信息,

代碼生成 , API , 運維 , Python

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樹醬 - 這些調試API技巧你熟悉嗎?

通常,我們在調試第三方提供的API時,有時候並沒那麼順暢,甚至可能本身就是API服務有問題,但是需要提供你結論的"依據"。下面整理了一些API調試技巧,也方便你甩鍋 簡單來説分為以下兩點 檢測狀態信息 檢測返回數據 接下來用接口管理工具Apifox來演示如何運用接口可視化工具來定位接口問題 1 檢測接口狀態碼 當我們對某個API發起請求時,API所在的服務器會返回一個HTTP狀態碼,通過這

API , 調試 , 後端

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亞馬遜雲開發者 - 發揮雲計算潛力:Amazon Lightsail 與 Amazon EC2 的綜述

文章作者:Libai 歡迎來到雲計算世界,這裏有無數的機會和無限的應用程序增長。 在當今的數字時代,企業可能會發現管理基礎架構和擴展應用程序具有挑戰性。 傳統的本地解決方案需要大量的硬件、軟件和維護前期投資。 要滿足不斷增長的需求,擴展應用程序通常是一個困難且耗時的過程。 高可用性、安全性和合規性是企業的額外要求,這增加了複雜性和成本。 亞馬遜雲科技開發者社區為開發者們提供全球的開發技術資源。這裏

amazon-lightsail , 雲計算 , API , VPS , amazon-ec2

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Eolink - 如何提升 API-First 設計流程

一個 API-First 設計應該具有可複用性、互操作性、可修改性、用户友好性、安全性、高效性、務實性,並且重要的是,與組織目標保持一致。這些基本特徵將確保 API 能夠有效地為 API- First 組織戰略和開發模式做出貢獻,在這種模式中,API 可以最大限度地為業務創造價值。 但如何生成這樣的 API-First 設計呢? 在本文中,我們將探討如何通過以下五個流程集成到 API 設計過程中來

grpc , API , graphql , openapi , Json

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