文章”VS2017添加SolidWorks插件模板"中的solidworks插件资源

说明：SolidWorks2025-SDK-API文档 格式：HTML 包含：sldworksapi、swcommands、swconst dll 的示例代码与接口方法文档

内容概要：本文介绍了如何获取 DeepSeek API 密钥，并使用 Apifox 进行 API 调用与调试的具体步骤。首先需要访问 DeepSeek 官网注册账号以获取 api_key 和一些免费的 token 额度；接着通过创建新的 API Key 并正确设置，在像 Apifox 这样的 API 协作平台上发起 HTTP 请求之前务必确保 API Key 已妥善存放于环境中，以便之后随时调用指定模型（如 DeepSeek-V3 或 DeepSeek-R1），同时调整 stream 参数以得到流式响应或是整体输出。还提到对于刚开始尝试的朋友来说可以选择合适的模型进行练习，从而提高实际操作技能水平。最后提醒各位开发者保护好自己的密钥安全以免造成不便。 适合人群：初次接触 DeepSeek API 接口以及有初步编程经验的个人和企业用户，想要学习如何利用现有工具进行高效的 API 调试与开发的技术人员。 使用场景及目标：为希望使用 DeepSeek 提供的 NLP 服务或者 AI 模型集成到自家应用中的人提供详细的步骤指南，让用户可以在不花费过多精力摸索的情况下快速上手。 阅读建议：由于文中详细列出了各个操作流程，请跟随文档逐步完成每一项设置，确保每一个环节都能顺利过渡。特别是有关安全性和隐私的部分尤其重要，应该给予足够重视。此外，在动手实践中最好参照官方提供的例子，有助于理解和掌握整个过程。

本文详细介绍了如何使用Python开发一个查询《王者荣耀》战绩的API。从环境准备开始，包括安装Python和requests库，到获取API文档、编写请求函数、解析返回数据、封装查询功能、测试API以及添加异常处理机制。文章还提供了序列图和类图，帮助开发者更好地理解API的调用流程和代码结构。通过本文的指导，开发者可以快速掌握API开发的基本步骤，并能够独立完成类似的项目。 在本篇文章中，作者为我们详细介绍了使用Python语言进行《王者荣耀》战绩查询API的开发过程。文章从基础环境的搭建开始，即安装Python环境以及相关的库文件，特别是对requests库的介绍，这是因为该库在后续的HTTP请求中扮演着重要的角色。文章接着引导读者如何获取API文档，这是API开发中不可或缺的一步，因为开发者需要根据API文档提供的信息来编写合适的请求代码。 在编写请求函数的部分，文章详细解释了如何构建HTTP请求，并且将游戏提供的API接口与请求代码相结合，使得开发者能够将这些代码应用到实际的API调用中。此外，文章还涉及到了如何解析从API返回的数据，因为通常情况下，API会以JSON或者其他格式返回数据，因此对这些数据的解析是获取信息的关键步骤。 在文章的后半部分，作者重点讲解了如何封装查询功能。这涉及到编写一个或多个类来组织代码，并将查询功能抽象化，使其变得易于使用和维护。文章中还包含了如何测试API，这对于确保API的稳定性和可靠性至关重要。文章最后并未遗漏异常处理机制的重要性，它强调了在开发过程中对可能出现的错误进行预见和处理，以避免程序运行时出现崩溃或者不可预知的行为。 为了帮助开发者更好地理解API的调用流程和代码结构，文章还特别提供了序列图和类图。序列图有助于理解对象之间的交互，以及这些交互是如何按照时间顺序发生的；而类图则展示了类的结构，包括类之间的关系，这对于理解整个系统的架构是非常有帮助的。通过这些图表，即使是初学者也能够快速把握API开发的核心概念和实现方式。 整体而言，这篇文章是那些希望了解API开发，并且有志于独立完成类似项目的Python开发者的宝贵资源。文章通过循序渐进的方式，将复杂的概念和步骤拆解开来，使得即使是初学者也能够一步一步跟随文章的指导进行实践。同时，文章所提供的图表和代码示例，让读者能够在实践中快速学习和应用，从而提高开发效率，减少学习成本。

本文介绍了微信视频号采集接口的详细功能，包括获取用户信息和主页视频列表，以及获取视频互动数据和评论详情。用户信息包括签名、认证信息、账号地区等；视频列表涵盖标题、发布时间、点赞数、转发数、评论数等数据。互动数据接口可获取视频的点赞数、转发数、评论数、红心数，以及评论用户信息和评论内容。这些接口为开发者提供了全面的数据支持，适用于视频号数据分析和内容管理。技术交流可参考作者主页。

BCA（中亚银行） 本机 PHP 库将您的应用程序与 BCA（中亚银行）系统集成。 有关更清晰，更完整的文档，请访问的官方网站。 对于Laravel框架，您可以使用库。 如果你觉得这个库有帮助，不要忘记给这个库打星。 PHP 版本支持 PHP 5.4.x PHP 5.5.x PHP 5.6.x PHP 7.0.x PHP 7.1.x PHP 7.2.x PHP 7.3.x 更多详情，请访问 图书馆特色 余额信息 转移 账户移动 交流信息 最近的 ATM 搜索 存款利率 生成签名 如何贡献 （2017 年 12 月的新 BCA API） 获取余额信息 /fire/accounts/balance 获取收款人账户信息 /fire/accounts 获取交易状态 /fire/transactions 直接将资金转入收款账户 /fire/transactions/

OpenGL ES (OpenGL for Embedded Systems) 是一种针对嵌入式设备，特别是移动设备如智能手机和平板电脑的图形处理接口。它是OpenGL标准的一个子集，专为资源受限但需要高性能2D和3D图形处理的系统设计。OpenGL ES API CHM文件是这个API的离线帮助文档，通常包含了详细的技术参考、教程和示例，方便开发者快速查找和理解各种函数、方法以及概念。 OpenGL ES 提供了一套标准的接口，使得开发者能够创建复杂的图形应用，包括3D模型、纹理、光照、渲染等效果。其主要功能包括顶点处理、片段处理、着色器编程、纹理映射、深度测试和模板测试等。API通常由一系列的函数调用组成，这些函数用于设置图形状态、提交几何数据、执行绘制操作等。 在OpenGL ES中，顶点数据通过顶点数组或顶点缓冲对象提交，然后由图形硬件进行处理。顶点着色器是第一个被执行的阶段，允许开发者对每个顶点进行计算，如坐标变换、光照计算等。片段着色器则在像素级别上运行，决定像素的颜色值，可以实现复杂的着色效果。 纹理映射是OpenGL ES中的一个重要特性，它允许将2D图像（纹理）应用到3D模型表面，以增加视觉细节。开发者可以通过纹理坐标将纹理映射到模型上，并可以使用各种过滤模式来控制缩放时的视觉质量。 深度测试和模板测试是用于管理图形层次关系和遮挡处理的技术。深度测试根据物体的深度信息决定哪些像素应该被渲染，而模板测试则常用于实现复杂的效果，如雾化、多重渲染通道或者精灵遮罩。 在OpenGL ES中，还有顶点数组对象和帧缓冲对象等高级特性，它们提供了优化性能和简化代码的方法。顶点数组对象可以一次性绑定所有顶点相关数据，减少状态切换开销；帧缓冲对象则允许开发者创建自定义的渲染目标，例如实现后期处理效果。 OpenGL ES API CHM文件包含的详细信息可能还包括错误码、常量定义、函数参数说明、示例代码等，对于开发者来说是学习和开发的重要参考资料。通过此CHM文件，开发者不仅可以了解各个函数的用途和用法，还能深入理解OpenGL ES的图形渲染管线和工作原理，从而编写出高效且高质量的图形应用。

1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

本文详细介绍了逆向Shopee泰国站点API的技术方案。通过Frida Hook技术动态获取Shopee APP的加密参数，定位到关键类和方法，并使用Frida的RPC功能将参数生成逻辑暴露给外部调用。方案包括JavaScript核心代码实现、Python服务端搭建、爬虫客户端构建以及关键参数说明。此外，还提供了执行流程优化、反爬对抗策略、风险控制和扩展功能等方面的建议。该方案通过动态Hook技术有效绕过Shopee的API保护机制，关键在于实时获取加密参数并结合完整的爬虫框架，但需持续维护以应对可能的反爬策略升级。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/a81aa55f09e2 借助深度学习模型识别验证码、Python 爬虫库管理会话及简易 API，实现知乎数据爬取（最新、最全版本！打开链接下载即可用！） 在当前信息化社会，数据挖掘与分析已成为研究和商业决策的重要基础。知乎作为中国最大的知识社区，其庞大的用户群体和丰富的内容成为数据挖掘的宝贵资源。然而，知乎网站为了保护用户数据和防止爬虫滥用，采取了一系列反爬虫措施，其中最为常见的是验证码机制。传统的验证码识别方法主要依赖于模板匹配和特征提取技术，这些方法在面对复杂多变的验证码时往往效果不佳。 深度学习技术的出现为验证码识别提供了新的解决方案。通过构建深度神经网络模型，可以实现验证码的自动识别，有效提高识别准确率和效率。在本项目中，我们首先利用深度学习模型对知乎平台上的各种验证码进行识别训练，建立一个高效准确的验证码识别系统。这个系统能够自动识别并输入验证码，从而为后续的数据爬取工作铺平道路。 在实现知乎数据爬取的过程中，Python爬虫库发挥着重要作用。Python作为一门广泛应用于数据科学和网络开发的语言，拥有众多功能强大的爬虫库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。它们可以模拟浏览器行为，管理网站会话，处理Cookies、Headers等复杂网络请求，并能够更加高效地抓取网页数据。 然而，爬虫的使用往往伴随着较高的网络请求频率和数据量，容易触发网站的反爬机制。为此，我们需要合理设计爬虫策略，如设置合理的请求间隔，使用代理IP进行请求，避免对服务器造成过大压力，同时遵守网站的robots.txt文件规定，以合法合规的方式进行数据爬取。 此外，为了进一步提高数据爬取的便利性，本项目还设计了一个简易的API接口。通过这个API，用户可以更简单地调用爬虫功能，而无需深入了解爬虫实现的复杂细节。这不仅降低了数据爬取的技术门槛，而且使得数据的调用更加灵活方便。 在实现上述功能的过程中，本项目需要考虑多方面因素，包括爬虫的效率、稳定性和隐蔽性，以及API的设计规范和用户体验。最终，我们将所有功能整合在一个Python脚本文件中，通过简洁明了的代码，实现了一个从验证码识别到数据爬取再到数据调用的完整流程。 通过深度学习模型的验证码识别、Python爬虫库的高效会话管理，以及简易API的构建，本项目为知乎数据爬取提供了一个全面、便捷和高效的技术方案。这一方案不仅能够帮助研究者和开发者快速获取知乎上的高质量数据，同时也展示了深度学习与网络爬虫技术结合的强大潜力。