rest

REST代表“具备表像的状态迁移(REpresentational State Transfer)。注意,我把representation翻译为表像,是为了更好地表达其本意,如果按字面翻译,应为“表现”。REST这样理解Web:Web是资源的集合,每一个资源都有一个或多个URI无疑义地引用。REST软件构件可以获得某项资源的一个“表像”,从这个表像中,REST构件可以了解到该资源的当前状态,从而在该项资源上实施恰当的操作,并且可以把这个表像传递给其他的REST构件。当REST构件在该资源上实施了某些操作之后,将导致该资源的状态发生迁移,从而获得新状态的表像。这种解释当然是比较晦涩的了。但换一种说法大家就会非常清楚。当我们在浏览Web页面的时候,这个Web页面就是Web应用当前状态的表像,而我们和我们的浏览器一起构成了一个REST构件。当你在Web页面上执行某项操作(点击链接、提交表单,等等),你就是“在某个资源上实施了一个操作”,就会导致系统的状态发生迁移,迁移到另一个状态中,而新的状态以新的表像(页面)展示给你。这不正是我们每天都重复几百上千次的事情吗?所以我们用REST已经十多年了。只不过,Roy Fielding在其论文中表明,REST其实是一种分布式软件的通用风格,可以被用来构建相当广泛的互联网应用。

    Roy Fielding对REST的深刻理解直接影响到HTTP协议的制定。在1999年完成的HTTP 1.1(RFC2616)中,HTTP增加了PUT、DELETE两个命令,从而使HTTP的主要命令扩充为四个(GET、POST、PUT、DELETE,未将次要命令如OPTION、HEAD等计入)。Roy Fielding认为,这四个命令不多不少恰恰能完成REST风格的应用。换言之,只要有这四个动词,就可以在REST范围内做出任何想要的分布式应用。这是多么令人惊讶的结论!我们在平时的面向对象设计中,通常要给每一个对象定义的动作(方法)都不少于四个,而REST却断言,四个就够了,多一个浪费,少一个不行。如果Fielding博士是对的,那么互联网上的编程工作就可以大大简化,HTTP体系下天生的轻便、灵活、简单、可扩展的特性都唾手可得。

    然而,遗憾的是,尽管HTTP很流行,四个动词的语义清清楚楚地写在RFC2616里面,但真正很好地理解了其中含义的人却非常少。世界上充满了不求甚解就撸起袖子蛮干的聪明人,所以浏览器出现已经十多年了,却还是只支持GET和POST两个方法,这使得REST的推行不能一帆风顺。

转载于:https://www.cnblogs.com/Elong/archive/2007/10/11/921381.html

内容概要:本文介绍了一种利用遗传算法优化BP神经网络进行回归预测的方法,并提供了完整的MATLAB程序代码。主要内容包括数据预处理、遗传算法与BP神经网络的结合、适应度函数的设计以及最终的预测结果展示。文中详细解释了如何将Excel格式的数据导入MATLAB并进行归一化处理,如何定义适应度函数来优化BP神经网络的参数(如激活函数和学习率),并通过遗传算法找到最优解。实验结果显示,在某工业数据集上,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测精度显著提高,从原来的0.82提升到了0.91。此外,还提到了一些实用技巧,比如调整遗传代数、修改激活函数等方法进一步改进模型性能。 适合人群:对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,特别是那些希望深入了解遗传算法与BP神经网络结合应用的人士。 使用场景及目标:适用于需要快速构建高效回归预测模型的场景,尤其是当传统BP神经网络无法达到预期效果时。通过本篇文章的学习,读者能够掌握一种有效的优化手段,从而提高模型的泛化能力和预测准确性。 其他说明:代码可以直接应用于新的数据集,只需确保数据格式符合要求(Excel格式)。对于想要深入探索或改进现有模型的人来说,还可以尝试更换不同的激活函数或其他调节方式来获得更好的表现。
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