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Discord-API-Docs：官方Discord API文档

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简介：
Discord-API-Docs是官方提供的Discord应用编程接口（API）文档，旨在帮助开发者了解和利用Discord平台的各种功能。 Discord官方API文档存储库包含了正式的Discord API文档，并且可以在网上查看。在提交拉取请求之前，请务必仔细阅读准则。 降价语法：该存储库使用特殊的markdown语法来帮助设置文档最终Web版本的样式。 - H6标题：H6标题应在表格和代码块上方使用，以正确标记它们。 - 链接：可以通过使用井号（#），加斜杠以及最后用破折号分隔的锚来实现文件内的链接。例如： - [链接到README.md中的H6部分]( #README/h6-headings ) 警报框：通过在第一行添加“警告”，“危险”或“信息”的块引用，可以创建警报框。 需要帮助？以下是一些Discord服务器，可以帮助您使用所有功能的 Discord API： - 丰富的帮助渠道和知识渊博的人以及直接与Discord开发人员合作的机会。

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  • Discord-API-Docs：官方Discord API文档
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    Discord-API-Docs是官方提供的Discord应用编程接口（API）文档，旨在帮助开发者了解和利用Discord平台的各种功能。 Discord官方API文档存储库包含了正式的Discord API文档，并且可以在网上查看。在提交拉取请求之前，请务必仔细阅读准则。 降价语法：该存储库使用特殊的markdown语法来帮助设置文档最终Web版本的样式。 - H6标题：H6标题应在表格和代码块上方使用，以正确标记它们。 - 链接：可以通过使用井号（#），加斜杠以及最后用破折号分隔的锚来实现文件内的链接。例如： - [链接到README.md中的H6部分]( #README/h6-headings ) 警报框：通过在第一行添加“警告”，“危险”或“信息”的块引用，可以创建警报框。 需要帮助？以下是一些Discord服务器，可以帮助您使用所有功能的 Discord API： - 丰富的帮助渠道和知识渊博的人以及直接与Discord开发人员合作的机会。
     
  • API文档：api-docs
    优质
    本API文档提供了详细的接口说明和示例，旨在帮助开发者快速理解和使用相关服务功能。 Tiendanube / Nuvemshop API 是一种REST风格的API，使用JSON进行序列化，并采用OAuth 2进行身份验证。如果您想开始使用此API集成，请参考以下快速检查清单： 1. 登录或注册成为合作伙伴。 2. 进入管理面板并转到“应用”部分创建您的应用。 3. 阅读有关如何通过该平台为您的应用程序获取信息的文档。 4. 查阅API文档，了解您可以对应用程序执行的操作。 所有请求都以 https://api.tiendanube.com/v1/{store_id} 或者 https://api.nuvemshop.com.br/v1/{store_id} 开头。仅支持SSL连接，并且路径包括商店ID和API版本号作为前缀。如果我们在不兼容的方式下修改了API，我们会更改版本标记并继续支持旧的URL以确保稳定性。 例如，如果您想通过API访问ID为123456的商店，则相应的URL应为 https://api.tiendanube.com/v1/123456 或者 https://api.nuvemshop.com.br/v1/123456。
     
  • Bilibili-API-Docs: Bilibili-API 开发文档
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    Bilibili-API-Docs提供了详尽的Bilibili API使用指南和示例代码，助力开发者轻松接入B站功能。 请向 bilibili-api-docs Python 库的 dev 分支发起 PR。如果新增文档，请使用连字符命名法，例如：this-is-an-example.md，并在 docs/_sidebar.md 中增加对应的目录。
     
  • FareHarbor Docs: FareHarbor API文档
    优质
    FareHarbor Docs提供了详尽的FareHarbor API使用指南和说明，帮助开发者轻松集成旅行预订功能。 如果您需要帮助或有功能要求，请联系您的客户经理。 请注意，我们目前不接受此存储库的请求请求。 FareHarbor外部API入门以获得快速入门指南。 示例如下：包含各种语言与API交互的示例。
     
  • TikTok-API-PHP：适用于PHP的非官方TikTok API。欢迎加入我们的Discord服务器
    优质
    TikTok-API-PHP 是一个非官方的PHP库，用于访问TikTok API。开发者和社区成员可在Discord交流与协作。 用于 PHP 的非官方 TikTok API 库通过 Composer 安装： ```bash composer require ssovit/tiktok-api ``` 正在寻找无水印视频 API？请查看相关订阅计划。 用法示例位于 `/example` 目录中，例如： ```php $api = new \Sovit\TikTok\Api(array(/* 配置数组 */)); $trendingFeed = $api->getTrendingFeed($maxCursor = 0); $userData = $api->getUser(tiktok); $userFeed = $api->getUserFeed(tiktok, $maxCursor); ```
     
  • MDN官方API文档
    优质
    《MDN官方API文档》提供了全面且权威的Web技术参考，涵盖JavaScript、HTML、CSS等领域的最新标准和最佳实践。 从Mozilla官网下载的MDN开发文档包含百度网盘的链接，解压缩后即可使用。
     
  • SWT API官方文档
    优质
    《SWT API官方文档》提供了关于Standard Widget Toolkit（标准小部件工具包）的全面指导和参考信息，帮助开发者创建高性能的跨平台GUI应用程序。 SWT官方API文档是开发基于SWT的GUI程序不可或缺的手册。
     
  • UE4官方API文档
    优质
    《UE4官方API文档》是 Unreal Engine 4 的权威技术指南，详细介绍了引擎的所有类和功能，帮助开发者深入了解和利用 UE4 的强大特性进行游戏开发。 UE4 API非常便于查阅，欢迎大家一起加入UE4的学习行列！
     
  • GraphHopper Directions API官方文档: directions-api-doc
    优质
    GraphHopper Directions API官方文档提供了详尽的API使用指南，包括路径规划、距离和时间估算等功能，适用于开发者集成地图服务。 GraphHopper Directions API OpenAPI规范 安装： - 克隆仓库并在根目录运行 `npm install`。 用法： - 使用 `npm start` 启动开发服务器。 - 运行 `npm run build` 来捆绑规格并准备带有静态资产的web_deploy文件夹。 - 通过执行 `npm test` 验证规范。 - 如果已配置Travis CI，可以使用 `npm run gh-pages` 将文档部署到GitHub Pages。在这种情况下无需手动运行构建过程。
     
  • NVIDIA TensorRT官方API文档
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    《NVIDIA TensorRT官方API文档》提供了TensorRT库函数和类的详细描述，帮助开发者优化深度学习模型在GPU上的推理性能。 **Nvidia TensorRT官方API文档**是针对Nvidia公司开发的高性能深度学习推理优化库的重要参考资料。TensorRT旨在加速深度学习模型在Nvidia GPU上的运行速度，通过优化计算图提供低延迟和高吞吐量，使得在实际应用中如自动驾驶、语音识别、图像处理等领域能够实现更快的响应。 **User Guide.html**是用户指南，它详细介绍了如何使用TensorRT进行模型构建、优化和部署。用户可以从中学习到如何将预训练的神经网络模型导入到TensorRT，并利用TensorRT的各种功能来调整模型以达到最佳性能。这包括对网络层的支持、数据类型转换、精度控制（如INT8、FP16）、动态形状处理等关键概念。 **Release Notes.txt**包含了TensorRT各个版本的更新日志，详细列出了新版本中引入的功能改进、性能提升、bug修复以及可能的兼容性问题。开发者通常会参考这些信息来决定何时升级到新的TensorRT版本，并如何处理可能的迁移问题。 API文件包含TensorRT库的所有公共接口，这是开发人员编程时直接打交道的部分。TensorRT API提供了丰富的类和函数，用于创建网络、构建引擎、执行推理等。例如，`IGraphBuilder`接口用于构建计算图，`INetworkDefinition`用于定义模型结构，`IBuilder`用于生成优化后的引擎，而`ICudaEngine`则代表可执行的推理引擎。 理解并熟练运用这些API是高效使用TensorRT的关键。在使用TensorRT时，开发者需要关注以下几点： 1. **模型导入与优化**：TensorRT支持多种框架（如ONNX、Caffe和TensorFlow）的模型导入。导入后通过`parseNetwork()`方法解析模型，并利用`optimizeForInference()`进行优化以适应GPU硬件。 2. **精度与性能**：为了提高效率，TensorRT支持使用半精度（FP16）和INT8量化。对于INT8量化通常需要校准数据来确定合适的量化参数，从而保持模型的准确性。 3. **动态形状**：对于输入大小不固定的模型，TensorRT提供动态形状支持，在运行时可以调整输入尺寸。 4. **序列化与反序列化**：优化后的引擎可以通过序列化保存到磁盘，并在需要时通过反序列化加载以避免每次启动应用时重新构建引擎。 5. **多GPU支持**：TensorRT可以分配工作负载至多个GPU上，通过`Distributed`功能实现模型的分布式执行，进一步提升并行推理能力。 6. **内存管理**：理解如何有效地分配和释放内存是使用TensorRT时必须掌握的一部分内容，以避免出现内存泄漏或性能瓶颈问题。 7. **错误处理**：正确处理由TensorRT API返回的错误代码对于确保程序健壮性至关重要。 通过以上知识点结合官方API文档中的详细信息，开发者可以充分利用TensorRT的优势来实现高效且准确的深度学习推理应用。