1.api接口是联源什么意思
2.API(接口)是什么
3.什么是API（应用程序编程接口）
4.ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
api接口是什么意思
API全称为Application Programming Interface，中文译为应用程序编程接口。源码它提供一组预先定义的联源函数，使开发者能访问一组例程，源码无需访问源码或理解内部工作机制。联源API实现功能的源码libdb源码软件称为此API的实现，它是联源一种抽象接口。
API的源码主要作用在于提供访问一组例程的能力，而无需访问源码或理解内部工作机制的联源细节。这降低了系统各部分的源码相互依赖，提高了组成单元的联源内聚性，降低了组成单元间的源码耦合程度，从而提高了系统的联源维护性和扩展性。API数据接口能助力开发者完成复杂任务。源码
使用良好的联源API接口设计，系统各部分的相互依赖降低，提高了维护性和扩展性。在数据接口选择上，数据致力于提供高质量的ompl库的源码API接口，不仅自身提供高质量数据，还经过严格筛选合作伙伴的API数据。接口质量与稳定性高，适合对质量与稳定性有高要求的开发者。API数据接口作为开发工作的有效助手，未来将继续发挥重要作用，找到合适且高质量的接口成为关键。
API(接口)是什么
API（接口）是什么？以京东和顺丰为例，京东在下单付款后，通过顺丰提供的API接口实时获取物流信息，将信息展示在网站上。这说明API是不同公司之间共享数据和功能的桥梁。百度给出的API定义强调了API作为一组预定义函数，使应用和开发者可以访问特定软件或硬件的功能，无需深入理解其内部工作原理。
我们先看如何通过浏览器简便地调用免费API接口。然后，学习编程调用API的驱动加载源码分析方法，最后创建自己的API接口，展示API的函数功能。尝试复制代码并运行，这能帮助你理解后端和前端知识，加深对API的理解。
以API提供信息功能为例，思考数据是如何流动的。如果为API设定一个位置，它位于信息流动的中心。想象自己是一个水手，需要确定深圳的经纬度。首先，作为一个个人肉API，你可以通过百度搜索获得信息，但效率较低。接下来，使用阿里云提供的免费API接口，通过浏览器输入URL即可快速获取经纬度，Vb补码变源码提高了效率。你还可以通过学习编程，将API接口自动化，进一步提高效率。
深入探索API的内在机制，了解其源码和工作原理。借助Python的tornado模块，你可以搭建一个Web服务，实现类似阿里云的API功能，并提供更详细的城市信息。将数据存储在数据库中，如MySQL，通过API接口从数据库直接获取数据，展示在浏览器上，从而实现数据的高效管理和访问。
API的作用对于软件提供商和应用开发者都至关重要。对于软件提供商，API允许其他应用访问其功能，java源码转换插件形成生态系统，增强软件价值和生命力，同时也保护了商业机密。对于应用开发者，开放的API简化了集成和利用现有功能的过程，节省了时间和精力。
API是一个在不同软件或系统之间实现沟通的工具，它通过一组函数库提供访问特定功能的能力，使得开发者能够访问软件或硬件的功能，而无需了解其内部实现细节。API在提供信息流动的桥梁作用的同时，也促进了软件生态的繁荣和发展。
什么是API（应用程序编程接口）
API，全称为应用程序编程接口，是软件系统不同组成部分衔接的约定，它提供了一组预先定义的函数，使应用程序能够访问特定软件或硬件的功能，而又无需访问源码或理解内部工作机制的细节。
API的作用在于简化软件开发，减少重复工作。例如，当你需要定义多个字符串时，可以使用API简化这个过程。最初，你可能会像这样手动创建字符串：
String a = “哈”；
然后，当你需要更多字符串时，也会重复同样的操作：
String a = “哈哈”；
String a = “哈哈哈哈哈哈哈哈哈”，
然而，当需求突然增加到成百上千个“哈”时，手动操作变得效率低下且繁琐。这时，你可能需要引入API，如使用函数来批量生成所需的字符串，以提高效率和减少工作量。
在实际应用中，你可以找到不同的实现方来满足你的API需求。例如，你可能遇到了A同学和B同学提供的不同解决方案。A同学的实现可能更加抽象、高级，而B同学的实现则更直接、易于理解。选择合适的实现方取决于你的具体需求和偏好。
然而，在使用API时，你可能会遇到一些挑战，如实现方的变动、依赖管理等问题。为了避免这些问题，可以考虑预先定义API，明确输入参数、返回参数类型以及方法的实现规则。这样一来，即使API的实现方发生变化，调用API的代码也不需要改动，只需更换实现方即可。
总结来说，API是软件开发中的重要工具，它简化了不同组件间的交互，提高了开发效率。通过遵循API的规范和规则，开发者可以更好地管理代码依赖和实现细节，从而在遇到需求变化时更加灵活地调整和适应。
ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
ONNX详解：功能概述、Python API应用与源码解析
ONNX的核心功能集中在模型定义、算子操作、序列化与反序列化，以及模型验证上。它主要通过onnx-runtime实现运行时支持，包括图优化和平台特定的算子库。模型转换工具如tf、pytorch和mindspore的FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。ONNX Python API实战
场景一：构建线性回归模型，基础操作演示了API的使用。
场景二至四：包括为op添加常量参数、属性以及控制流（尽管控制流在正式模型中应尽量避免）。
场景五和后续：涉及for循环和自定义算子的添加，如Cos算子，涉及算子定义、添加到算子集、Python实现等步骤。
源码分析
onnx.checker：负责模型和元素的检查，cpp代码中实现具体检查逻辑。
onnx.compose、onnx.defs、onnx.helper等：提供模型构建、算子定义和辅助函数。
onnx.numpy_helper：处理numpy数组与onnx tensor的转换。
onnx.reference：提供Python实现的op推理功能。
onnx.shape_inference：进行模型的形状推断。
onnx.version_converter：处理不同op_set_version的转换。
转换实践
ONNX支持将tf、pytorch和mindspore的模型转换为ONNX格式，同时也有ONNX到TensorRT、MNN和MS-Lite等其他格式的转换选项。总结
ONNX提供了一个统一的IR（中间表示）框架，通过Python API构建模型，支持算子定义的检查和模型的序列化。同时，它利用numpy实现基础算子，便于模型的正确性验证，并支持不同框架模型之间的转换。
