Google IOWeb2015 项目API接口详解
项目概述
Google IOWeb2015 是一个为Google I/O 2015开发者大会设计的Web应用程序后端API系统。它为前端应用提供了完整的接口支持,包括用户认证、日程管理、通知推送等功能模块。
认证机制
认证流程详解
系统采用基于Bearer Token的认证方式,所有需要认证的接口都要求在请求头中包含:
Authorization: Bearer <ID或访问令牌>
认证流程采用Google Sign-In 2.0的混合服务器端流程。当用户完成前端登录后,前端需要向以下端点发起请求完成认证:
POST /api/v1/auth
Authorization: Bearer <ID或访问令牌>
Content-Type: application/json
{"code": "从混合服务器端流程获取的一次性授权码"}
认证错误处理
- 非200状态码:客户端应注销用户并尝试重新认证("lite re-signin")
- 498状态码:特殊错误码,表示客户端应撤销所有令牌并从头开始重新认证
响应处理规范
所有API端点都使用application/json作为请求和响应的MIME类型。
成功响应
- 状态码:2XX
- 可能包含响应体(根据具体方法说明)
错误响应
- 状态码:4XX或更高
- 可能包含错误描述:
{"error": "错误描述信息"}
V1 API接口详解
1. 社交媒体数据
端点:GET /api/v1/social
获取带有#io15标签的@googledevs推文。响应示例展示了推文的基本信息,包括作者、内容、发布时间等。
2. I/O扩展活动
端点:GET /api/v1/extended
获取全球各地的I/O Extended活动信息,包括活动名称、地点、经纬度坐标等。这些数据可用于在地图上展示活动分布。
3. 活动日程
端点:GET /api/v1/schedule
获取完整的大会议程安排。开发者可以获取所有会议场次、时间、地点等详细信息。
4. 用户通知管理
获取通知状态
端点:GET /api/v1/user/notify (需认证)
返回用户当前的通知设置状态,包括:
- 全局通知开关
- 订阅者列表
- I/O开始提醒
- I/O扩展活动位置提醒
更新通知设置
端点:PUT /api/v1/user/notify (需认证)
允许用户配置多种通知选项:
- 全局通知开关
- 添加推送订阅
- I/O开始提醒(提前1天)
- 会议开始提醒(提前10分钟)
- I/O扩展活动位置提醒(80公里范围内)
5. 用户更新信息
端点:GET /api/v1/user/updates (需认证)
获取用户的个性化更新信息,包括:
- 会议更新(详情变更、视频添加、即将开始等)
- 新视频(包括非会议相关视频)
- 新的I/O扩展活动地点
- 用于下次请求的令牌
6. 用户日程管理
获取书签会议
端点:GET /api/v1/user/schedule (需认证)
返回用户收藏的会议ID列表。
添加会议到书签
端点:PUT /api/v1/user/schedule/:session_id (需认证)
支持单次会议添加或批量添加。
从书签移除会议
端点:DELETE /api/v1/user/schedule/:session_id (需认证)
支持单次会议移除或批量移除。
7. 会议反馈调查
获取已提交反馈
端点:GET /api/v1/user/survey (需认证)
返回用户已提交反馈的会议ID列表。
提交会议反馈
端点:PUT /api/v1/user/survey/:session_id (需认证)
允许用户提交对会议的评分(1-5分)和文字评价。
V2 API接口改进
V2版本主要对通知管理接口进行了优化:
通知管理改进
端点:GET /api/v2/user/notify 和 PUT /api/v2/user/notify
主要变化:
- 使用
endpoints数组替代了subscribers列表 - 简化了推送订阅管理
- 改进了
registration_id的处理逻辑
技术要点总结
-
认证安全:采用标准的Bearer Token认证,结合Google Sign-In流程,确保用户身份安全。
-
通知系统:实现了灵活的通知配置,支持多种触发条件和推送方式。
-
数据同步:通过
/updates端点实现了高效的数据增量更新机制。 -
批量操作:支持会议书签的批量添加和删除,提高操作效率。
-
错误处理:设计了清晰的错误码体系,特别是498状态码的特殊处理逻辑。
这个API系统为Google I/O 2015的Web应用提供了完整的后端支持,涵盖了从用户认证到个性化内容管理的各个方面,体现了Google在开发者工具设计上的专业性和用户体验的重视。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00