【API生命周期】 一组功能或特性，帮助构建、保护、监控和支持API以及为其提供动力的服务。API管理平台就是一个在一个地方拥有所有这些功能的系统。

【API安全】 本文将深入探讨AI、数字化转型、应用经济以及影子IT等重要因素如何影响了API安全性。

【API货币化】 未来的挑战很可能要求企业转向新的和不可预见的方向。流程需要调整，IT 系统需要改变，而有了基于 API 的战略，实施API经济，公司将能够快速改变，并在竞争中占据优势。

【API设计】 在这篇博客中，我们将看到如何使用 Restful API 建模语言设计 REST API。

【API安全】 在最近的一篇文章中，我们回顾了前 Gartner 分析师 Paul Dumas 在奥斯汀 API 峰会上的主题演讲。演讲的要点是，随着使用 AI 生成代码的实践不断发展，我们将成为内容的管理者。换句话说，就是提示、测试和整理 AI 创建的代...

【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。

【API安全】 Hacking APIs GPT 是否真的如其所言呢？ 为了找出答案，我们深入研究了《Hacking APIs GPT》，为您带来深度评测！

【API安全】 这篇文章介绍了 API 安全性和 OWASP 十大漏洞，其中列表定义了我们认为当今 Web 应用程序中最大的风险，并作为构建安全应用程序和鼓励安全编码实践的起点。

【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...