本篇翻译的是Elasticsearch官方文档中的一些技巧，是使用Elasticsearch必不可少的必备知识，并且适用于所有的Rest Api。 返回数据格式化 当在Rest请求后面添加?...所有的API都接受一个参数——filter_path，这个参数支持逗号分隔，可以同时填写多个值。...如果某个字段设置了固定的类型，那么当执行查询或者索引时，一些数据会发生自动的类型转换。 Boolean 在Es中，false、no、0、off这些值都代表false，其他的值都是true....Number 所有的API都支持以字符串的方式代表JSON中的数字类型。 Date 支持的类型上面都说过了... Geo Geo类型主要用于地图一类的数据，这里就先不介绍了。...返回结果——驼峰式 所有的API都接受一个case参数，如果设置为camelCase，那么所有的名称都会以驼峰式的形式返回。
◆ 成熟度模型 正确、完整地使用REST是困难的，关键在于RoyFielding所定义的REST只是一种架构风格，它并不是规范，所以也就缺乏可以直接参考的依据。...他提出的关于REST的成熟度模型（Richardson Maturity Model），将REST的实现划分为不同的等级。图8-1展示了不同等级的成熟度模型。 ?...图8-1 REST成熟度模型 ◆ 第0级：使用HTTP作为传输方式 在第0级中，Web服务只是使用HTTP作为传输方式，实际上只是远程方法调用（RPC）的一种具体形式。...从上述REST成熟度模型中可以看到，使用HATEOAS的REST服务是成熟度最高的，也是Roy Fielding所推荐的“超文本驱动”的做法。...◆ REST API管理 下面介绍几种简洁的REST API设计的最佳实践，可以作为真假REST的一个判别依据。 1.使用的是名词而不是动词 使用名词来定义接口。
为此，Jmix 提供了强大的通用 REST API 功能，支持包括开箱即用的实体、文件、元数据、用户会话的 API 以及经过简单配置就能支持的业务逻辑（服务）REST API。...那么对于 Spring 的 REST API 机制和 Jmix 提供机制，究竟有什么不同，而我们在开发时又该如何选择呢？...数据模型和服务 我们假设一个简单的场景，为了给用户提供凑单功能，我们在后端写一个服务用于查询低于某个价格的产品（Product），并将满足条件的产品列表返回给客户端。...-- 可以添加其他服务 --> 在项目的 application.properties 文件中，设置 jmix.rest.services-config 参数，指定上面配置的...注意，这里的 URL 与服务 URL 不同，直接使用了控制器中定义的路径： ▲Postman 调用控制器 API 结论 通过上面的代码，我们可以看到，在 Jmix 中使用两种类型的 REST API
RESTful API中的异常Exception处理有两个基本要求，需要明确业务意义的错误消息以及hhtp状态码。良好的错误消息能够让API客户端纠正问题。...在本文中，我们将讨论并实现Spring的REST API异常处理。...Restful API错误/异常设计 在RESTful API中设计异常处理时，最好在响应中设置HTTP状态代码，这样可以表示客户端的请求为什么会失败的原因。...API中处理一个个不同的异常，因为所有异常都可以按照上面方式进行类似方式处理。...在这篇文章中，我们介绍了实现Spring REST异常处理的不同选项。 为REST API构建一个良好的异常处理工作流是一个迭代和复杂的过程。
---- REST 是一种现代架构风格，它定义了一种设计 Web 服务的新方法。...按照 REST 最佳实践开发的服务被称为 “RESTful Web 服务”。 安全性是 RESTful 服务的基石。启用它的方法之一是尽可能内置用户身份验证和授权机制。...在 RESTful 服务中实现用户身份验证和授权的方法有很多。...就我们的示例中有四个服务而言，在这种情况下，每个用户将有四个额外的调用。 现在假设每秒有 3k 个请求，在 Facebook 的系统中每秒 300k 请求更现实。...下图是它在没有编码的情况下的样子： ? JWT认证 看起来很可怕，但这确实有效！主要区别在于我们可以在令牌中存储状态，而服务保持无状态。
前言 应用如何根据 LoRa App Server 提供的北向 API 进行开发呢？ 那么多的 API 都是怎么使用，这篇笔记梳理了主要API的调用逻辑。...小能手最近在学习 LoRa Server 项目，应该是最有影响力的 LoRaWAN 服务器开源项目。它组件丰富，代码可读性强，是个很好的学习资料。更多学习笔记，可点此查看。...参数说明 serviceProfile 将应用的通用参数做了抽象提出，这里必须填入，以前倒是没有。...deviceProfileID 及 applicationID，以及web输入的DevEUI 回复 200 OK API 示例 2 POST /api/devices/{device_keys.dev_eui...", "devEUI":"0000000000000002" } } 参数说明 这里感觉有问题，WebUI 上填的是 appKey，API 传递进来却变成了 nwkKey。
Google Colab中运行谷歌云盘中的文件 Colab在使用过程中，对于本地训练集，每次连接都要重新上传，很麻烦。...我们可以使用谷歌云盘存储代码文件和数据集，Colab会自动加载谷歌云盘，之后我们直接挂载到云盘路径，然后就可以使用云盘中的文件了，比较方便。...先在云盘创建一个单独的文件夹用于存储代码和数据文件 ::: hljs-center 然后在colab笔记本中运行以下代码： from google.colab import drive...drive.mount('/content/drive/') 结果如下： 可以看到我们已经可以访问到云盘的文件夹了，不用每次上传数据集，美滋滋~ 参考文章：https
在当今的Web开发中，构建强大的API已经成为了不可或缺的一部分。而在Python领域，Django框架提供了强大的REST框架，为开发者提供了一种高效、灵活的方式来构建和管理API。...代码解析在models.py中定义了一个简单的用户模型，其中包含了用户的姓名和邮箱。在serializers.py中定义了一个序列化器，用于将用户模型序列化成JSON格式。...总结在本文中，我们探讨了Django中REST框架的一系列功能和技术，涵盖了API开发中的各个方面。...我们从构建API的基础开始，介绍了如何使用Django REST框架来创建强大的API，并通过代码实例和解析展示了其灵活性和易用性。...首先，我们学习了如何使用Django REST框架来创建简单的API端点，包括定义模型、序列化器、视图集以及路由配置等。
本文属于原创，转载注明出处 1 前言 在如今前后端分离开发的模式下，前端调用后端提供的API去实现数据的展示或者相关的数据操作，保证及时更新和完整的REST API文档将会大大地提高两边的工作效率，...接下来将会利用这个工具与Spring Boot项目结合，最终生成我们上一篇文章中所涉及到的REST API文档。...Swagger Core(开源)：用于生成Swagger API规范的示例和服务器集成，可轻松访问REST API，结合Swagger UI，让生成的文档更漂亮。...:8080/api/v1/users/{id} 3.2 集成Swagger2 构建好RESTful WEB服务后，接下来我们集成Swagger，然后对上节中的REST API自动生成接口文档。...implemented. 5 总结 这一篇从介绍Swagger2入手，讲述在Spring Boot中如何集成和配置Swagger2，并生成生成环境中的在线API文档，包括如何将API分组，组信息描述，
BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式从 BigQuery 表中快速读取数据。...图片来源：谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法，Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助：确保迁移过程中操作的连续性，将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求，或者保有一个完整的开源软件技术栈...Phalip 解释说： 这个新的 Hive-BigQuery 连接器提供了一个额外的选项：你可以保留原来的 HiveQL 方言的查询，并继续在集群上使用 Hive 执行引擎运行这些查询，但让它们访问已迁移到...，用于读写 Cloud Storage 中的数据文件，而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API，将
RESTler RESTler是目前第一款有状态的针对REST API的模糊测试工具，该工具可以通过云服务的REST API来对目标云服务进行自动化模糊测试，并查找目标服务中可能存在的安全漏洞以及其他威胁攻击面...如果目标云服务带有OpenAPI/Swagger规范，那么RESTler则会分析整个服务规范，然后通过其REST API来生成并执行完整的服务测试。...RESTler从Swagger规范智能地推断请求类型之间的生产者-消费者依赖关系。在测试期间，它会检查特定类型的漏洞，并从先前的服务响应中动态地解析服务的行为。...接下来，创建一个用于存放RESTler源代码的目录： mkdir restler_bin 切换到项目根目录下，然后运行下列Python脚本： python ....C:\RESTler\restler\Restler.exe compile --api_spec C:\restler-test\swagger.json Test：在已编译的RESTler语法中快速执行所有的
https://www.gharchive.org/ GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。...甚至可以从BigQuery中的公共存储库中检索大量代码。...由于应用程序所需的全部内容是从GitHub 接收有效负载并调用REST API，因此使用选择的任何语言编写应用程序，包括python。...在作为应用程序安装进行身份验证后，将收到一个安装访问令牌，使用该令牌与REST API进行交互。 作为应用程序的身份验证是通过GET请求完成的，而作为应用程序安装进行身份验证是通过PUT请求完成的。...不必运行此查询，来自Kubeflow项目的朋友已运行此查询并将结果数据作为CSV文件托管在Google Cloud Bucket上，按照此笔记本中的代码进行检索。
对于Rest Api中要如何处理业务错误这个事情，这并不算是一个非常大的问题。事实上，对大多数架构师来说，可能很多人都不会太在意这个点。...1. http响应码 我们都知道，http响应码是有它的标准含义的，一般而言，笔者建议遵守这个标准，http响应码从1XX到5XX都有其特定的意义，但在Rest Api中，使用最多的可能还是以2XX和4XX...这样的场景，无论是自己编码实现，还是通过类似一些ELK等工具来分析实现，或是直接从nginx日志中来分析，如果采用上述设计下，都会加大这个工作量，甚至一些场景下无法实现。...国内著名的阮一峰老师在其RESTful API 最佳实践一文中也提及过此点，但并未提及具体原因。...再参考一些主流的API的设计，也可以看出其对此点的设计方式 Github Api ? ZOOM API ?
但在今日，谷歌组织了第二波反击：开放自家的大语言模型 API 「PaLM API」，此外今天谷歌还发布了一款帮助开发者快速构建 AI 程序的工具 MakerSuite。...基于 PaLM 模型的 API 毫无疑问，PaLM API 是今天谷歌发布的公告的核心。 谷歌介绍称，PaLM API 是 Google 大型语言模型的入口，可用于各种应用程序。...它将为开发者提供面向对轮交互而优化的模型，如内容生成与对话。它也能为开发者提供摘要、分类等多种任务的通用模型。 从名字可以开出，此次开放的大语言模型 API 是基于谷歌去年发布的 PaLM。...谷歌在数百个语言理解和生成任务上评估了 PaLM，发现它在大多数任务上实现了 SOTA 少样本学习性能，可以出色地完成笑话解读、bug 修复、从表情符号中猜电影等语言、代码任务。 ...谷歌表示，借助 MakerSuite，你能够直接在浏览器中快速测试和迭代调整后的模型。 最后补充一句我们观察到的结果：谷歌今日的两篇博客发布后，似乎已经引起了一些人的不满：并非全面开放、也没有定价。
如果您想要一些灵感，可以使用以下数据集之一： • 一级方程式世界锦标赛（1950-2021）：该数据集可以从 Kaggle 下载[4]或直接从 Ergast HTTP API[5] 检索，其中包含一级方程式比赛...[17] 构建一个新的 HTTP API 源，用于从您要使用的 API 中获取数据。...多亏了 dbt，数据管道（我们 ELT 中的 T）可以分为一组 SELECT 查询（称为“模型”），可以由数据分析师或分析工程师直接编写。...这在 dbt Labs 的“入门[20]”教程中得到了很好的解释，该教程介绍了需要熟悉的所有概念。 现在可以享受数据乐趣了：您可以使用 dbt 来定义模型和它们之间的依赖关系。...API: [https://superset.apache.org/docs/rest-api](https://superset.apache.org/docs/rest-api) [28] 强制执行行级访问策略
前言 今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。...MLSQL Run as Service很简单，你可以直接在自己电脑上体验： Five Minute Quick Tutorial BigQuery ML 则是云端产品，从表象上来看，应该也是Run...完成相同功能，在MLSQL中中的做法如下： select arr_delay, carrier, origin, dest, dep_delay, taxi_out, distance from db.table...具体参看这里MLSQL自定义算法 部署 BigQuery ML 和MLSQL都支持直接在SQL里使用其预测功能。MLSQL还支持将模型部署成API服务。...因为每个算法自身无法分布式运行，所以MLSQL允许你并行运行这两个算法。 总结 BigQuery ML只是Google BigQuery服务的一部分。所以其实和其对比还有失偏颇。
我第一次听说 Shapley 值是在学习模型可解释性的时候。我知道了 SHAP，它是一个框架，可以更好地理解为什么机器学习模型会那样运行。...当一个「旧」概念被应用到另一个领域，如机器学习，关于它是如何获得新的应用是非常有趣的。在机器学习中，参与者是你输入的特征，而集体支出是模型预测。...在这种情况中，Shapley 值用于计算每个单独的特征对模型输出的贡献。 如何计算 Shapley 值？大多数时候，你倾向于在文献中看到这个等式： ? 让我们把它分解一下。...然后，我们需要考虑所有可能形成的子集。所以如果我们从组中排除 D，我们就只剩下 {A，B，C}。从这个剩余的组中，我们可以形成以下子集： ? ? 我们总共可以构造出其余团队成员的 8 个不同子集。...然而，在我们做这些之前，我们还需要调整每一个边际值，从等式的这一部分可以看出： ? 它计算出除玩家 i 以外的所有剩余团队成员的子集的排列可以有多少个。
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据，TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源，可以建立针对特定商业应用的模型，预测用户需求。...如果你的业务不涉及出租车，或者依赖天气之外的其他因素，那你就需要把你自己的历史数据加载到 BigQuery 中。...你可以在 Google Cloud Datalab 中运行 BigQuery 查询，而查询结果将以一种 Python 可用的形式返回给你。（github上包含完整的 Datalab 手册与详细评注。...类似地，你可以运行 BigQuery，按一年中每一天的序号来预测这一天的出租车搭乘总数。 ? 通过合并天气和车次数据库，我们就得到了供机器学习使用的完整数据集： ?...运行训练好的模型 一旦我们训练好了模型，以后每次采用新的预测因素数据来运行模型就变得很简单了。例如，假设我们拥有未来三天的天气预报数据。
运行数据仓库不只是技术创新，从整个业务战略角度看，它可以为未来产品、营销和工程决策提供信息。 但是，对于选择云数据仓库的企业来说，这可能是个挑战。...其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...Snowflake、Redshift、BigQuery、Azure 数据仓库产品一览： Snowflake Snowflake 是一个云数据仓库，运行在谷歌云、微软 Azure 和 AWS 云基础设施之上...Google Analytics 360 收集第一方数据，并提取到 BigQuery。该仓储服务随后将机器学习模型应用于访问者的数据中，根据每个人购买的可能性向其分配一个倾向性分数。...BigQuery 提供了一个流 API，用户可以通过几行代码来调用。Azure 提供了一些实时数据摄取选项，包括内置的 Apache Spark 流功能。
吴唯 编译自 Google Research Blog 量子位出品 | 公众号 QbitAI 今早谷歌在自家的科研博客上发文，宣布开源MobileNets——一组移动端优先的计算机视觉模型。...通过TensorFlow Mobile，这些模型可以在脱机状态下在移动设备上高效运行。...然而，在设备端和嵌入式应用上的视觉识别面临着诸多挑战——在资源受限的环境下，这些模型必须利用有限的计算力、能耗和空间来保证运行的速度与精确度。...MobileNets具有小规模、低延迟、低功耗的特点，为多种不同应用案例中的资源限制进行了参数化设计。和Inception这类主流的大型模型一样，这些模型同样可以用于分类、检测、嵌入、分割等任务。...通过TensorFlow Mobile，这些模型能够在移动设备上高效运行。 ? △ 根据你的预期的延迟和模型大小选择合适的MobileNet模型。神经网络在内存和磁盘上占用的空间与参数的数量成正比。
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