dataSnap Rest 跨平台的特性众主要是靠JSON来传输数据,通过HTTP,HTTPS 访问方法来获取所得到的数据. 技术牛人小满的作品。谢谢作者。共享给各位。

chrome浏览器安装advanced rest client插件时所需要的definitions.json文件,文件为txt格式，可以直接使用

简单的应用程序演示如何使用Refit来使用REST API服务： WebApi：用于模拟REST服务的Web Api应用程序，包括返回访问令牌的身份验证机制 ConsoleConsumerRefitREST：使用Refit库的控制台应用程序使用WebApi应用程序中公开的REST服务 Common.Models：两个应用程序都使用通用类型模型的通用库

Spring启动docker-rest-api 使用Spring Boot，MySQL和Swagger文档以及使用Docker的容器化构建RESTFul API Services 执行步骤： 克隆/下载存储库。 在IDE（Netbeans / Intellij Idea / Eclipse）中打开项目，并为应用程序生成可执行的.jar文件。 生成.jar文件的另一种方法是通过Maven。 将docker-compose-sample.yml文件重命名为docker -compose.yml 。 打开docker-compose.yml文件，并添加MySQL（db）环境参数值和Spring REST API（spring-rest-api）环境参数值，用于从应用程序进行数据库连接。 打开终端并转到docker-compose.yml所在的目录，然后在-d（分离模式）下运行以下命

ASP.NETCore_REST_API:完全RESTful的ASP.NET Core Web API

SpringMVC构建REST接口:第四篇 第一个REST风格的接口的源代码

使用Flask Dockerize并将机器学习模型作为REST API部署 一个可以服务于预测机器学习模型的简单Flask应用程序。 启动Flask应用程序后，将一个腌制的sklearn模型读入内存，并通过/ predict端点返回预测。 您还可以使用/ train端点来训练/重新训练模型。 部署ML模型的步骤 安装Flask和Docker 序列化您的scikit学习模型（可以使用Pickle或JobLib完成） [可选]将列名称列表添加到scikit对象，例如：rf.columns = ['Age'，'Sex'，'Embarked'，'Survived'] 创建一个单独的flask_api.py文件，该文件将使用Flask构建Web服务 运行python flask_api.py 转到http地址检查其是否正常工作 创建一个执行以下项目的dockerfile 安装ubuntu，python和git 从git克隆代码回购或将本地python代码移动到容器中的/ app 将WORKDIR设置为/ app 在requirements.xt中安装软件包 露出端口以进行烧瓶定位

A free and easy-to-use REST Client. Use it to develop, test and debug RESTful services.

PyRecognizer 一个简单的人脸识别引擎 火车/预测视频指南 模型为一些名人调整 以下列表包含名人的姓名和用于训练的照片数，按照片数排序 名人名单George_W_Bush 530 Colin_Powell 236 Tony_Blair 144 Donald_Rumsfeld 121 Gerhard_Schroeder 109 Ariel_Sharon 77 Hugo_Chavez 71 Junichiro_Koizumi 60 Jean_Chretien 55 John_Ashcroft 53 Serena_Williams 52 Jacques_Chira

Advanced-REST-client_v3.1.9-安装包及用法： 一个Http接口调用工具,可以内嵌在Chrome浏览器内,无需再额外下载软件,非常方便好用,保证你用过一次会爱不释手。