1.apiԴ?码设????
2.基于laravel制作API接口
3.OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译
4.ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
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FastAPI是码设由Sebastian Ramirez开发的一款高性能的Web框架，让你的码设API接口开发变得轻松快捷。
学习FastAPI的码设原因有很多，比如其优秀的码设性能、简洁的码设代码结构、丰富的码设功能支持等。
开始之前，码设确保你已经安装了Python和Pycharm，码设了解基本的码设Python编程知识，然后创建项目工程，源码编程器怎么删除作品安装环境，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，易语言源码怎么弄的如代办事项，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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基于laravel制作API接口
了解API，它是一种预先定义的函数，旨在为应用程序和开发人员提供访问一组功能的能力，无需访问源码或理解内部工作原理。在设计API时，应遵循以下几点：
1. 遵循Restful设计原则；
2. 确定API的命名；
3. 保障API安全性；
4. 明确API返回的数据格式；
5. 优化处理；
6. 确定提示信息的返回机制；
7. 提供在线API测试文档；
8. 在应用程序启动时，调用初始化API获取必要的信息。
使用Laravel开发API时，可以借助Dingo/api插件简化过程。首先，在laravel项目中安装插件：
1. 在`composer.json`中添加Dingo/api依赖；
2. 使用`composer update`更新依赖；
3. 在`config/app.php`中添加服务提供者；
4. 修改`config/app.php`中的`aliases`部分；
5. 编辑`app/Http/Kernel.php`文件并运行`php artisan vendor:publish`和`php artisan migrate`；
6. 在`.env`文件中配置相关参数；
7. 修改`app/config/oauth2.php`文件以适应API需求；
8. 创建服务提供者`OAuthServiceProvider.php`；
9. 在`routes.php`中添加相关路由；
. 创建控制器`BaseController.php`和`UsersController.php`；
. 创建`PasswordGrantVerifier.php`文件以处理密码验证；
. 在数据库的`oauth_client`表中添加客户端数据。
测试API功能：
- 新增用户：访问`mit ID下编译Triton，确保与后续版本兼容。
在编译过程中，配置pybind同样至关重要，它允许用户通过Python API调用高性能组件，实现自动化生成高性能算子。完成编译后，生成的.so文件（libtriton.so）为后续Triton的Python接口提供了支持。
将libtriton.so移动至triton/python/triton/_C目录下，确保Python路径正确配置，实现无缝导入与调用。通过简单的import triton命令，即可开启Triton的开发之旅。验证Triton性能，可以选择tutorials目录下的示例代码，如-matrix-multiplication.py，通过运行该脚本，观察Triton在GPU上的性能表现。
Triton在NVGPU上的成熟映射路线，从抽象的Python DSL到贴近GPU层面的IR，最终生成高效机器代码，体现了其在高性能计算领域的优越性。Triton未来的发展蓝图将支持更多前端语言，对接不同硬件厂商的硬件，实现高效映射，满足多样化计算需求。
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。