1.ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
2.易语言 怎样快速掌握API学习？
3.CreateCollection API执行流程_milvus源码解析
4.API 接口开发没那么难，学习Python FastApi Web 框架教程来了！学习
5.API如何使用？
6.怎么学习MFC和API？
ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
ONNX详解：功能概述、学习Python API应用与源码解析
ONNX的学习核心功能集中在模型定义、算子操作、学习序列化与反序列化，学习百度云在线解析源码下载以及模型验证上。学习它主要通过onnx-runtime实现运行时支持，学习包括图优化和平台特定的学习算子库。模型转换工具如tf、学习pytorch和mindspore的学习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，学习基础操作演示了API的学习使用。
场景二至四：包括为op添加常量参数、学习属性以及控制流（尽管控制流在正式模型中应尽量避免）。学习
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java源码如何部署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。易语言 怎样快速掌握API学习？
先打开易语言，点程序-新建，然后选择常用向导，选择API助手，双击它，或者点击确定
打开后会弹出打开API助手，里面有很多函数的用法介绍等，根据提示找到你需要的函数
或者可以在搜索里面进行搜索关键字，轻松找到你想要的函数，在索引中输入关键字则是查找以该关键字开头的函数
我们以设置窗口标题为例，找到它并双击它，将它添加到选用API数据下
然后我们点击API相关例程，里面的例程可以帮你掌握该函数的用法，双击打开它，弹出的对话框选择“是”，然后将该源文件保存到一个目录下，自己随意指定
点击保存后会自动帮你打开该文件，打开后我们可以看到一些代码，这是对于该函数的使用的一个例子，代码一般不长，很容易就能看懂
相信像这样把源码及用法给你之后，你一定可以很快就将其掌握的
明白使用方法之后，我们再将其应用到我们开发的软件中去即可
CreateCollection API执行流程_milvus源码解析
在分析milvus源码中的CreateCollection API执行流程时，我们需要详细拆解从客户端请求到数据最终存储在etcd的过程。在milvus版本v2.3.2中，CreateCollection API的执行流程大致分为以下几个关键步骤：
首先，客户端SDK接收用户创建集合（collection）的请求，并将此请求封装为createCollectionTask，随后将其放入ddQueue队列。
随后，此任务在proxy内依次执行PreExecute、Execute和PostExecute三个方法。导航彩票源码PreExecute阶段进行参数校验等预处理工作，Execute阶段则是真正执行逻辑，而PostExecute阶段完成执行后的清理工作，通常不做任何操作并返回nil。
在Execute方法中，proxy调用rootCoord的CreateCollection接口，此接口进一步封装请求为rootcoord里的createCollectionTask。
接下来，rootCoord的CreateCollection接口执行CreateCollectionTask的Prepare、Execute和NotifyDone方法。核心操作在Execute阶段，其中涉及到多个步骤，包括expireCacheStep、addCollectionMetaStep、watchChannelsStep、changeCollectionStateStep等。在这些步骤中，重点是addCollectionMetaStep，负责etcd元数据的操作。
在addCollectionMetaStep的Execute方法中，s.core.meta.AddCollection方法被调用。此方法在etcd中创建了多个与集合相关的key-value对，这些key值按照特定规则构建，反映了集合、分区和字段之间的关系。
具体而言，集合信息通过key `root-coord/database/collection-info/1/` 存储在etcd中，value为protobuf序列化的etcdpb.CollectionInfo，这表示集合由ID、DbId、schema等组成，schema中不记录字段、分区ID或名称等信息。etcd以二进制形式存储这些数据。
分区信息通过类似 `root-coord/partitions//` 的路径存储，value为etcdpb.PartitionInfo，什么是源码模板同样采用protobuf序列化后存储在etcd中。此信息包括partitionID、partitionName、collectionId等。
字段信息通过 `root-coord/fields//` 的路径存储，value为schemapb.FieldSchema，包含字段ID、名称、描述、数据类型等信息。
在执行完毕后，将所有key-value对批量写入etcd，最终完成集合的创建。
总结而言，CreateCollection API的执行流程涉及多个组件协作，从客户端请求开始，经过proxy和rootCoord的处理，最终在etcd中存储集合、分区和字段的元数据，实现了集合的创建。整个流程中，etcd作为关键的数据存储层，提供了持久化和高可用性保障。
API 接口开发没那么难，Python FastApi Web 框架教程来了！
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快来看看FastAPI的教程吧！
FastAPI是由Sebastian Ramirez开发的一款高性能的Web框架，让你的API接口开发变得轻松快捷。
学习FastAPI的原因有很多，比如其优秀的性能、简洁的pn512 源码代码结构、丰富的功能支持等。
开始之前，确保你已经安装了Python和Pycharm，了解基本的Python编程知识，然后创建项目工程，安装环境，最后安装fastapi。
在FastAPI中，你可以轻松地开启服务和接口访问，用json数据格式解析，生成在线API文档，发送POST请求，并使用各种请求格式。
获取URL参数和请求头参数也十分简单，表单获取数据同样支持，自定义返回JSON、HTML、文件、HTML页面都可轻松实现。
对于一些小案例，如代办事项，你可以在项目中添加相应的代码来实现。
如果你想要与数据库交互，FastAPI也支持绑定数据库，通过tortoise-orm和aiomysql进行数据库访问和写入，确保数据正确无误。
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API如何使用？
API其实就是应用程序接口(Application Programming Interface)的简称。API是一些功能、定义或者协议的集合，提供应用程序或者程序开发人员基于软件访问一组例程的能力，对外封装完善，调用时不需要学习API内部源码，依据API文档功能说明书来使用就可以了。红海云为了更好地满足企业内部系统集成需求、形成完整的一体化数字体系而推出全新产品——RedAPI可视化集成平台。
RedAPI融合了红海云RedPaaS和HR产品线，提供人力资源业务所需的全部集成场景和组件，支持API敏捷接入、API全周期管理等诸多能力，帮助企业高效实现异构系统、数据、应用、服务间的集成能力，全面提升业务创新能力。该平台可轻松实现各系统应用之间的无代码连接，同时还提供了大量的系统集成方案模板，包括不限于IM集成方案、招聘系统集成方案、OA集成方案、考勤系统集成方案、邮箱集成方案、电子签集成方案、ERP系统集成方案、扫描仪等硬件集成方案等等。截至目前为止，该平台已实线+集成场景案例，集成+个系统应用。
怎么学习MFC和API？
为了学习MFC和API，首先需要掌握C++的基础知识以及面向对象的各种概念。理解C++的概念是学习MFC的前提。在学习过程中，不断复习C++，提高对语言的认识是非常有帮助的。多进行上机实践，研究别人的源代码，也是提升技能的有效方式。
微软提供了两种开发工具：基于C语言的API和基于C++的MFC(Visual C++)。MFC是对API函数进行面向对象封装的框架。具备API基础的人学习VC自然会更加得心应手。
C++是学习VC的基础，C++中的概念如封装、继承、重载、多态等，在VC中无处不在。没有对C++概念一定程度的掌握，很难学好VC。C++概念抽象，而VC库庞大复杂，分阶段学习有助于逐个击破难点。同时，C和C++可以一起学习，这符合国外一些学者的观点，有助于培养面向对象的观念和良好的C++语言习惯。
next.js 源码解析 - API 路由篇
本文深入解析 next.js 的 API 路由实现细节，以清晰的步骤指引，帮助开发者更好地理解此框架如何管理与处理 API 请求。首先，我们确认了源码的位置位于 next.js 的 packages 文件夹中，重点关注与 API 路由相关的组件。
在排查 CLI 源码的过程中，我们注意到启动 API 路由的命令，如 `start` 和 `dev`，其实际操作逻辑位于 `next/dist/bin/next` 文件中。通过分析这一文件，我们得知这些命令最终调用的是 `lib/commands.ts` 文件中的 `start` 和 `dev` 函数。
深入 `lib/commands.ts` 文件，我们发现 `start` 和 `dev` 函数通过 `lib/start-server` 中的 `startServer` 方法实现。在 `startServer` 方法中，`http` 模块被用来创建服务器，并将请求处理逻辑委托给 `next` 函数生成的应用程序，通过 `getRequestHandler` 方法获取处理逻辑。
`getRequestHandler` 方法的最终执行路径指向了 `server/next.ts` 文件中的 `createServer` 方法。这里根据 `dev` 参数的不同，分别调用 `server/dev/next-dev-server` 中的 `DevServer` 或 `server/next-server` 中的 `NextNodeServer`。`DevServer` 类继承自 `NextNodeServer`，而 `NextNodeServer` 又继承了 `server/base-server` 中的 `Server` 类。
至此，我们找到了核心处理逻辑所在，即 `handleApiRequest` 方法。此方法首先进行路由匹配和校验，然后调用 `runApi` 进行 API 请求处理。API 请求处理的路径通常位于 `/api/` 目录下的指定文件中，通过 `require` 函数引入。
`apiResolver` 方法进一步处理请求，包括检查代码模块、获取配置参数、处理 cookie、查询、预览数据、预览、bodyParser 等。其中 `setLazyProp` 方法用于优化性能，仅在访问属性时触发函数执行，实现懒加载。
最后，本文总结了 next.js API 路由处理的完整流程，并强调了源码中的关键点，为开发者提供了全面的解读。通过本文解析，开发者能够深入理解 next.js 如何高效地管理和响应 API 请求。
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。
