目前国内API接口比较齐全的数据平台有百度apistore，apix，多云数据，91查，showapi等，这些数据平台都提供各种针对不同类型的企业或创业者需要的数据，针对性比较强，可以逐一进入去根据自身需求，选择对应的数据api接口，希望回答对你有帮助。
有哪些数据平台开发API接口比较多的？
目前国内API接口比较齐全的数据平台有百度apistore，apix，多云数据，91查，showapi等，这些数据平台都提供各种针对不同类型的企业或创业者需要的数据，针对性比较强，可以逐一进入去根据自身需求，选择对应的数据api接口，希望回答对你有帮助。
哪个浏览器好用？
作为一名重度浏览器使用者，我有发言权！！给大家介绍一下我使用的浏览器们
谷歌浏览器 Chrome
谷歌浏览器是我目前使用频率最高的浏览器，相信很多朋友都和我一样，使用谷歌浏览器是因为他强大的扩展功能，在美观方面，Infinity 让我的浏览器一下就和其他的浏览器区分开来，另外注意看右上角的扩展功能及脚本，无疑让谷歌浏览器成为了目前最强大的浏览器，也是我最喜欢的浏览器之一。
世界之窗
这款浏览器与谷歌浏览器相比，相当于一张白纸，也就是这个特点，让他成为我使用频率第二高的浏览器。它占用资源最小，启动速度最快，使用起来也非常流畅。是一款非常简洁的浏览器。与手机上的夸克可以相媲美。
360极速浏览器
当你使用其他扩展控件的时候，比如支付的时候安全控件，火狐，谷歌明显水土不服，世界之窗更是想都不要想，但是360极速版不会有这种情况，完全了解国人的操作习惯，可以说是非常好用又安全的浏览器。
opera浏览器
这款浏览器是我使用频率最低的浏览器之一，因为他的操作我感觉很多人都习惯不了，尤其是左边的菜单栏，个人感觉很鸡肋。
搜狗高速浏览器
搜狗浏览器是我目前使用过最快的浏览器，之前他都是和搜狗输入法下载的，之前被我认为是垃圾软件卸载了好几次，但是真正用的过程中才发现，他确实是比其他浏览器要快，而且是可以感觉到的快。
UC浏览器
表现一般，但是如果你手机使用的是UC浏览器，并且有很多书签要同步到电脑上观看，那么UC浏览器就是你的不二之选。
以上就是我对浏览器的看法，希望大家能找到适合自己的浏览器，欢迎大家在下方讨论你最喜欢的浏览器是哪个？
paddle和tensorflow？
paddle是百度开发，国内第一款深度学习框架；tensorflow是谷歌开发，全球范围内广泛使用的开发框架，tf在两三年前用户占比很高，但近来由于pytorch的易入手和便捷性得到更多用户的喜爱。
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
PaddlePaddle (中文名：飞桨，PArallel Distributed Deep LEarning 并行分布式深度学习)是一个深度学习平台，具有易用、高效、灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。
PaddlePaddle 的优势：
同时支持动态图和静态图，兼顾灵活性和效率
动态图具有方便调试、高效验证业务、快速实现想法等特点， 静态图具有方便部署、运行速度快，适合进行业务应用等特点， 助您灵活、高效地进行训练和预测
精选应用效果最佳的算法模型并提供官方支持
飞桨提供70+官方模型，全部经过真实应用场景的有效验证。 基于百度多年中文业务实践，提供更懂中文的NLP模型； 同时开源多个百度独有的优势业务模型以及国际竞赛冠军算法
真正源于产业实践，提供业界最强的超大规模并行深度学习能力
飞桨是业内唯一全面支持大规模稀疏参数训练场景的开源框架， 支持千亿规模参数、数百个节点的高效并行训练
支持的特性
易用性：为用户提供了直观且灵活的数据接口和模型定义接口
灵活性：PaddlePaddle支持多种神经网络结构和优化算法。简单书写配置文件即可实现复杂模型，如带注意力机制或复杂记忆连接的神经机器翻译模型
高效性：为充分发挥多种计算资源的效力，PaddlePaddle在计算、存储、架构、通信等多方面都做了细致优化，性能优异
可伸缩性：PaddlePaddle全面支持多核、多GPU、多机环境，优化的通信实现使高吞吐与高性能成为可能，轻松应对大规模数据训练需求
两个框架的对比：
社区活跃量不一样，github，paddle9k，而TensorFlow 90k。我刚开始还以为paddle中文好理解，其实发现并不然。如果你在学习的过程中遇见哪个aip不知道，你发现，你在paddle官网上查也全是英文，而TensorFlow直接在百度上查，就有很多资源解释。而paddlepaddle百度上查api几乎没有。所以就学习上，TensorFlow还是资源比较丰富的。但是你在Github上提问，paddle官方人员会给你解答，这点paddle还是比较好的。TensorFlow偏向于研究，paddlepaddle偏向于应用。如果你只是运用深度学习模型，其实paddle就可以了，通常TensorFlow的几行代码，paddle一行就解决了。但是你要搞研究还是建议你用TensorFlow。比如你要编写自己的激活函数，TensorFlow直接就可以写，而paddle你还要去底层用去编写。（底层两个都是用的c++）因为paddle把所有的激活函数都封装成api了。
API如何治理？
个人理解首先要实现最基本的API全生命周期管理能力。
这个能力部分可以由API网关来提供，但是更多的还是要自己开放API的治理管控平台来实现。具体的API全生命周期管理包括了如下内容。
API接口的定义
在定义API接口的时候首先要定义API分组，这个从京东，淘宝等OpenAPI能力开放平台的API文档都可以看到，首先要有API归类分组，然后再定义详细的API。
比如京东开放平台，有商品，店铺，仓储，支付等多个类目，然后各类目下有详细的API的定义。
API的定义包括两个部分，一个是API基本信息定义，一个是详细输入输出定义。
API基本信息仍然是包括了API的编码，API名称，API的分组，API的用途描述，API的缓存，安全等基本控制信息的定义等。还有就是这个API接口的访问路径定义，API接口是Get还是Post方法定义等。
API详细信息主要就是API的输入和输出信息定义。
API的输入参数注意实际有多种形式，一个就是在API访问路径上的路径参数，还有一个就是在访问路径后?参数后面的查询参数信息，还有就是一个完整的Request Body请求参数信息。
比如对于Http Rest查询接口，这类Get方法接口，可以看到并没有Body信息，更多的是通过路径和查询参数定义来完成查询。而对于Post接口往往就涉及到具体的Body信息定义。
但是要注意，为了实现Http Rest接口和SOAP WS接口服务的互相转换，对于SOAP WS查询服务接口在自动转换为Http Rest接口服务的时候实际上仍然为转换为Post方法+Body参数模式。
对于API接口定义，仍需要预留标准的系统级参数部分内容。这部分内容是API网关实现统一标准化管理的基础，不能随便修改和变动。比如京东API平台预留的API名称，方法，版本，Token，APP_Key，Date等都是使用系统级别的参数定义，是每一个接口API暴露后都需要增加的参数头信息。
API快速开发的支持
在API接口服务定义完成后，一方面是可以通过类似WADL或RAML等标准的Rest接口定义规范文件，另外一个就是需要提供客户端和服务端的开发框架代码。
在这个基础上，还可以提供完整的示例代码下载，方便开发商或合作伙伴对API接口进行快速开发。开发完成的后端原始服务接口，在注册接入前还可以提供接口服务的模型匹配自校验功能，确认开发的服务完全遵循从上到下-》API开发框架生成和API后端服务开发。
对于API接口管理，如果是标准的从顶朝下模式，即在定义了API接口后，实现生成类似WADL或RAML标准接口规范。后端服务基于我们标准的API接口契约进行开发，那么开发完成后就方便快速代理接入，在接入过程中就不再有参数映射和转换的问题，否则我们的API接入过程会比较复杂。
API接口服务的注册和接入
API接口定义过程和API接口的注册接入最好分开。
在API接口定义完成后进行API接口服务的注册，即选择具体的后端服务，然后对服务进行接入。同时将后端服务对应到我们在前面定义的API接口代理服务上。注意在前面谈到的API路径定义，方法类型定义，实际上也可以在API接口服务注册和接入的时候来完成。
API接口服务的后续变更发布，还可以考虑和DevOps平台配合并支持灰度发布功能。
反向的后端服务快速接入并发布为API接口服务，即直接对后端已有的API服务进行快速接入，将API后端服务发布为代理服务，在整个接入过程中需要定义API接口名称，API访问路径，API方法类型等信息。在发布为API接口服务后，对于后端服务的API参数信息也需要进行快速导入，以方便在API接口查询中看到详细的接口内容定义。
在将后端业务服务发布为API接口服务的时候，发布的代理服务要自动增加系统级的输入参数信息，这个输入参数最好的是在访问路径中进行增加，以减少对已有的后端服务的影响。
API接口在注册和接入完成后，将自动进行服务部署和服务发布，即注册接入完成后的服务可以通过发布的访问路径地址进行访问。
API接口在线模拟测试功能
这个功能参考当前的OpenAPI能力开放平台的做法来实现即可。即对于已经发布完成的API接口服务，提供在线测试工具进行在线测试。同时对接口服务调用的输入参数进行结构化展示，方便用户对测试需要的各种参数进行输入。在输入完成后形成完整的提交参数完整字符串。通过测试，可以返回最终的模拟调用返回结果字符串信息。
API接口查询功能
对于API接口查询功能也是一个标准的功能，实际上可以考虑将查询功能和API接口服务的分类浏览分开。对于API接口的分类浏览参考开放平台的API接口文档做法来实现接口。对于API接口查询，即可以设置不同的动态查询条件，对API接口进行查询，返回结果集。对于查询到的API接口清单列表，可以点击详细进入到API接口详细的输入和输出信息查看界面。
API状态管理功能
对于已经注册和发布的API接口可以对其状态进行管理。其中主要的状态包括了待发布，上线，暂停，下线废弃等几种关键状态。对于API状态本身还需要和后续的API监控管理结合，能够通过API性能监控动态的调整API接口的状态。比如在API触发熔断后，自动对API接口状态调整为暂停。
API版本管理能力
对于API需要启用版本管理能力。当前一些API接口服务实现方在路径参数中增加API版本信息，以确定究竟访问哪个版本。但是由于不同的API版本可能存在返回的结果集的数据结构不一样的问题，因此对于这种场景需要针对该API定义不同的大版本，不同的大版本实际上对应不同的后端原始服务。
当然对于API治理也可以参考SOA治理整体方，比如对于SOA治理我们给出过如下的治理管控框架，如下：
对于Oracle的SOA治理，为了实现业务、企业架构 和 SOA 目标，必须在不同业务领域制定策略：体系结构、技术基础架构、信息、财务、组合、人员、项目（或项目的执行）和运营。其比较明显的特点是体现了EA企业架构，业务架构对SOA治理活动的影响和推动。而IBM的SOA 治理和管理方法（SOA Governance and Management Method，SGMM）是一种端到端的定义方法，通过设计、实现和改进 SOA 治理来进行。IBM的治理生命周期将治理活动分为了计划，定义，使能和度量四个阶段，涉及到服务生命周期各个方面的内容，具体如下：
服务定义，包括服务的范围、接口和边界服务部署生命周期服务版本治理，包括兼容迁移, 包括弃用和退役服务注册中心，包括依赖关系服务消息模型，包括规范数据模型服务监视，包括进行问题确定服务所有权，包括合作组织服务测试，包括重复测试服务安全, 包括可接受的保护范围
对于Oracle和IBM的治理进行对比分析，不断发现存在的一些相同点。从方法上看都覆盖了传统的项目管理，SOA服务工程框架，ITIL运维管理三个方面的内容。从范围上看则包括了组织人员，业务技术和管理三个方面的内容。而从流程上面可以讲是覆盖了服务全生命周期，包括服务识别发现，定义设计，开发测试，上线的前生命周期，也包括了服务开通，运维，监控的后生命周期。基于以上分析，可以看到SOA治理是一个覆盖服务全生命周期，涉及业务域，服务域和支撑过程域三个方面内容的完整治理框架和模型。如上图所描述一样，通过这种二维的结构，基本上可以看到SOA治理和管控所涉及的全部内容。基于该业务目标架构，SOA治理和管控又包括了如下关键内容：服务全生命周期管理中心SOA治理和管控一定要能够对服务全生命周期进行很好的管理，广义点的需要从企业业务目标和流程目标入手，到流程分析和需求分析，到服务识别和发现，到服务定义和设计，服务开发测试，服务上线的全过程有效的管理。对于服务识别和定义阶段，需要对业务域，服务目录，服务进行相应的元数据定义，以形成服务目录库。而服务目录库是后续服务使用和检索，服务设计开发测试的基本依据。能力提供中心SOA提供的服务本身就是一种能力，提能力提供中心的意义就在于要将服务转化为一种能力进行提供。达到业务组件化，组件能力化的目标。只要这样才能够更好的推进服务的重用，服务的编排和整合。对于能力提供中心包括了两个方面的内容，一个是服务前生命周期的管理可以实现服务的入库，服务入库后即转变为服务的能力提供。那么对于需求方可以对服务资产库进行检索，查看自己需要使用的能力，然后进行服务申请，服务开通和使用。运维监控中心运维监控中心可以参考ITIL的标准进行构建，包括了事件管理，问题管理，变更管理，性能分析和监控，SLA管理，配置管理库等基本内容。运维监控中心是保证SOA平台能够高可用运行的基础。通过运维监控中心一方面是解决服务使用过程中遇到的问题，一方面是通过预警规则和策略的设置，能够及时的预警SOA平台存在的潜在问题，保证平台的高可用性。
百度Apollo又在智能驾驶分论坛带来怎样的惊喜？
自动驾驶的行业边界，始终由行业内最有创新意识的玩家拓展着。在“Baidu Create 2019”百度 AI开发者大会的主论坛上，Apollo亮出“首个L4级测试里程破两百万”等多项路测成绩；百度与红旗携手打造的首条L4乘用车生产线亮相长春。作为全球最大最活跃的自动驾驶开放平台，Apollo不断创新，砥砺前行，现已发布聚焦赋能量产的5.0版本。同时，为助力量产自动驾驶，Apollo硬件开发平台再升级，软硬结合推进产业化进行。此外，在技术落地方面，Apollo则积极拓荒智能城市领域，以智能解决方案直击交通痛点。
百度Apollo平台研发总经理王京傲对Apollo5.0升级的开源平台发表演讲
Apollo晋级5.0版本，全面聚焦赋能量产
在智能驾驶分论坛期间，Apollo平台研发总经理王京傲详细阐释了Apollo5.0的多项全新升级，“Apollo5.0赋能量产限定区域自动驾驶，重点升级能力和三大解决方案，开放数据流水线，向开发者开放包括智能数据采集器、开放合成数据集、大规模云端训练、自定义仿真验证器、开放数据以及与Apollo开源平台无缝结合在内的6大数据能力”，同时，依托对于数据采集、训练、验证和整体发布流程的全面打通，开发者将能够通过云端30分钟完成一辆车的动力学标。
百度Apollo平台资深架构师缪景皓对Apollo5.0技术能力做出介绍
百度Apollo平台资深架构师缪景皓对Apollo5.0技术能力做出了全面的讲解，他表示：“Apollo5.0通过数据流水线的全面开放，为开发者助力。通过算法的全面升级加强自动驾驶能力，通过数据应用为自动驾驶量产赋能，通过能力提升为自动驾驶量产助力。百度Apollo在全面加速量产进程，更好的帮助中小型开发者脱颖而出。“
从2017年7月Apollo1.0版本发布至今，已迭代发布七大版本，形成完整开源架构，全方位赋能开发者，并从走向世界。目前，百度Apollo全球超过156家产业合作伙伴。
百度智能驾驶事业群硬件总监Helen就Apollo硬件发展发表演讲
“软硬结合”双效升级，硬件创新促进产业化速度指数倍提升
除了Apollo自动驾驶开放平台持续升级外，在硬件方面，百度也从未停止对于创新探索的脚步。在智能驾驶分论坛上，百度Apollo预发布了Apollo Sensor UnitPro 传感器单元Pro，功能和性能均大幅提升；构建了硬件系统评估标准：Apollo Hardware System Benchmark，实现了评测标准从底层硬件到上层软件的全覆盖。并新增了8个Apollo硬件合作伙伴，为自动驾驶量产提供了更为丰富的选择。百度智能驾驶事业群硬件总监Helen介绍，新升级的Apollo硬件开发平台除了硬件套件得到提升外，软件抽象层功能也更加丰富，并且新增了全栈硬件系统监控， GPS时间稳步输出和高效视频压缩，使系统更加稳定、性能更强大、量产方案更优化，全面致力于为量产硬件赋能。
百度自动驾驶事业部总经理孙勇义就智能交通问题发表演讲
自动驾驶拓展边界，赋能交通构建“智能城市”
Apollo软硬件不断迭代，自动驾驶正不断拓展其落地边界，为交通赋能。在产业化落地方面，百度自动驾驶事业部总经理孙勇义就百度智能城市最新进展进行了讲解。
面对交通管理中拥堵、事故、能源耗费、环境污染等痛点，智能化交通控制是提升效率、降低事故的有力武器。在孙勇义看来，“Apollo能够以AI赋能交通，提升运输能力，保障通行效率，抑制交通供需缺口增长”，并且相对于基础设施建设，智能控制系统更具有投资小、见效快等多项优势。目前，百度助力保定打造的保定智能交通项目已经上线，据介绍，实测应用路段早晚高峰期间行程延误时间减少了20%~30%，缓解突发交通拥堵效果显著，未来还将进一步提升控制效率，从交通出行的各个环节提升效率，推动交通产业智能化变革。此外，AI公园作为“智能城市小型样板间”也在继续其落地进程，据介绍，作为与佛山市深化战略合作的起点，百度在广东省佛山市的地标景点千灯湖建立了AI公园，全球首款量产L4级自动驾驶巴士阿波龙落地承接车站接驳等业务，未来，双方更将会在智能文旅、智能政务、智能交通、IDC、大数据等方面产生更多更有影响力的合作项目。
以安全为根基，以技术为驱动，以商业化为前行动力，这正是Apollo当前持续深耕、不断进化的初心。未来，它也将继续秉持开放能力、共享资源、加速创新、持续共赢的理念，在智能化出行的领域不懈追求，在突破技术创新边界的同时，不忘安全保证与人文关怀。持之以恒地作为“自动驾驶领头雁”探索前行的方向，积极迎接量产时代的破晓曙光。
