1.JAIN SIP API详解与GB28181服务器实现【保姆级源码教程】
2.一个很有想法的建源开源项目rocket-api
3.API 接口开发没那么难，Python FastApi Web 框架教程来了！源码
4.ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
5.Python C语言API教程（一、建源用C写一个Python包）
6.jenkins源代码管理+接入钉钉api发送接口自动化测试报告

JAIN SIP API详解与GB28181服务器实现【保姆级源码教程】

       本文阐述了基于Java SE开发客户端SIP应用的源码流程，利用JAIN SIP API，建源构建了一个基础即时通讯程序以及一个简易GB协议应用。源码concurrentmap源码实现首先，建源我们介绍了JAIN SIP API，源码它是建源一个强大的“SIP协议栈”，用于客户端应用开发，源码同时也适用于GB协议的建源服务器端实现。本文详细分析了API的源码组成部分，包括maven坐标、建源类/接口概述，源码以及如何创建消息处理器和SIP协议栈。建源

       接下来，我们以即时通讯程序为例，展示了如何通过SIP协议发送和接收文本消息。程序中的`TextClient`类实现了消息处理，与GUI层分离，使得代码结构更加清晰。对于SIP协议栈的实现，我们创建了`SipLayer`类，并注册了监听器来处理传入消息，同时实现了发送和接收SIP请求与响应的方法。在发送请求时，我们使用了JAIN SIP API构造SIP消息，包括消息的基本元素如联系人标头和消息内容。对于接收响应，源码校验我们实现了一个监听器接口来处理成功或错误响应。

       为了进一步实现GB协议的SIP服务器，我们按照GB协议规范设计了服务器实现流程。首先，创建了一个基于SpringBoot的项目，并引入了JAIN SIP API依赖。接着，我们初始化了SIP协议栈，配置了服务器的IP、端口、域名、ID和密码。通过`SipServerListener`接口，我们实现了SIP请求与响应的处理逻辑，使用了异步处理来提高并发处理能力。对于接收的请求，我们根据请求类型调用相应的真实处理对象，如注册请求和保活请求，通过解析MANSCDP命令集来识别保活请求，并回复相应的响应代码。在实际应用中，SIP服务器能够与IPC进行信令交互，实现注册、保活等关键功能，满足GB协议中的控制流程与接口规定。

       本文中，SIP服务器实现了GB协议中的IPC注册、保活功能，bcp源码同时提供了流媒体服务器和WEB服务器的集成，支持点播、通道同步、不同格式的流媒体预览，并且提供了人脸识别功能。目前，该系统支持注册、保活、设备信息查询、目录查询、点播等功能，并且正在进行持续的代码更新。对于需要SIP服务器源码的用户，可以通过私信联系作者。

一个很有想法的开源项目rocket-api

       本文介绍了名为rocket-api的开源项目，其主要特性在于通过界面化定义语义碎片生成所需的访问代码，实现无需编写传统的Controller，VO，DAO层代码。初次接触可能稍显困惑，但通过官网的教程和本地运行实践后，可以更深入理解其工作原理。

       官网提供了快速部署指南，用户可以轻松搭建项目。值得注意的是，项目需要外置数据库以创建初始表，但不需要初始化数据，登录账号应与数据库账号相同。小额源码

       官网文档中还展示了如何在1分钟内实现一个API接口，通过定义映射访问自定义脚本“select * from aaa”所查出的数据。API数据持久化存储，即使项目重启，仍可访问指定端点。有趣的是，虽然未在源码中见到类生成，但新增的映射能够通过访问运行。

       火箭-api底层使用了Java 1.8后提供的ScriptEngineManager和Groovy引擎，实现动态编译。首次访问后生成Java类，后续调用直接运行，无需编译。这使得项目高效、灵活。

       核心处理类QLRequestMappingFactory负责将API注册为request mapping，并解析入参和存储的执行脚本。requestMappingHandlerMapping是SpringBoot提供的方法，用于动态注册映射，适用于需要此类功能的项目。

       执行脚本的方法默认使用Groovy引擎，输入框语法支持完全的Groovy语法，允许进行复杂的数据处理。对于想要尝试的用户，了解这些特性后，可以进一步探索如何通过Groovy语法实现更复杂的操作。

       总结而言，火箭-api提供了一种新颖、biu源码高效的方式来构建API，通过简化代码生成和动态执行，提高了开发效率并增强了功能灵活性。通过深入学习其原理和使用方法，用户可以更充分地利用这一工具，实现自己的项目需求。

API 接口开发没那么难，Python FastApi Web 框架教程来了！

       欢迎关注@Python与数据挖掘，专注 Python、数据分析、数据挖掘、好玩工具！

       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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       推荐你浏览以下资源，提升你的Python编程技能：盘点个让工作效率倍增且有趣的Python库，如prettytable、推荐收藏！机器学习建模调参方法总结、推荐收藏！个机器学习最佳入门项目（附源代码）、没看完这 条，别说你精通Python装饰器、个VS Code神级插件、Schedule模块、Python周期任务神器、这4款数据自动化探索Python神器、个数据分析师必会的数据模型、真香啊！让Python编程起飞的个神操作、深度盘点：个用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的顶级Python、全网超详细！用户画像标签体系建设指南、机器学习模型验证，这3个Python包可轻松解决%的需求、精选个炫酷的可视化大屏模板、够强大！Python这款可视化大屏不足百行代码、深度盘点：字详细介绍Python中的7种交叉验证方法、精选字详细介绍Python中的7种交叉验证方法。

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。

Python C语言API教程（一、用C写一个Python包）

       Python的C语言API教程（一：实践入门）

       Python的C语言API在提升程序性能和实现跨平台适配方面发挥着关键作用。通过官方API，开发者可以直接操作Python解释器的底层，绕过Python的GIL限制，达到加速效果，如cython和codon等工具相比，C语言API更为直接有效。

       Python的C语言API还支持本地化适配，例如PyQT库，它根据操作系统和硬件调整图形界面。在机器学习框架TensorFlow这类需要底层优化和硬件适配的场景中，C语言API更是不可或缺。

       理解C语言API有助于深入学习CPython，因为Python的执行实际上就是调用C语言API。Python源码阅读者会发现，熟悉API有助于解析CPython的内部工作原理。

       要进行Python的C开发，首先需要配置环境。Windows用户需安装Visual Studio Build Tools，选择Python开发和C++桌面开发工作负荷。Mac/Linux用户则需安装Python开发包（如GCC）和调试工具（如Windows的Visual Studio自带工具或Mac/Linux的GDB）。

       接下来，我们将通过实例创建一个简单的Python扩展模块datetimecpy，模拟官方datetime模块。我们从编写Python调用代码开始，然后用C语言实现，包括头文件引入、定义now方法、注册方法、模块定义、以及将模块嵌入到Python解释器中。

       通过本章，你将掌握创建C扩展模块的基础步骤。在后续章节，我们将深入讲解PyObject对象及其在C语言API中的应用。

jenkins源代码管理+接入钉钉api发送接口自动化测试报告

       在进行接口自动化测试时，许多公司希望实现持续集成，并将测试报告自动发送到工作群，如钉钉。以下是一份详细的教程，教你如何在Jenkins上配置并接入钉钉API，发送测试报告。

        前提条件与准备

       首先，确保你已经有了自动化脚本，并已安装Git plugin插件，便于源代码管理。

        源代码管理与触发器

       获取Git凭证：在Jenkins中，使用/Eterance/doc...

       如何部署自己的文档网站，请参考相关教程。