3、现代软件开发:从RESTful到容器的技术之旅

现代软件开发:从RESTful到容器的技术之旅

1. RESTful设计与微服务架构

在2010年代,机器甚至智能手机都能获取大量CPU资源,数百Mbps的网络带宽也随处可见。开发者开始利用这些资源,简化应用代码和系统结构,加快软件开发周期。如今,硬件资源充足,使用HTTP/SSL作为RPC传输是合理的。开发者通常采用以下方式简化开发过程:
- 将HTTP和SSL/TLS作为标准传输协议。
- 使用HTTP方法进行创建、加载、上传和删除(CLUD)操作,如GET、POST、PUT或DELETE。
- 使用URI作为资源标识符,例如用户ID为123的URI为 /user/123/。
- 使用JSON进行标准数据表示。

这些概念被称为RESTful设计,它已被开发者广泛接受,成为分布式应用的事实标准。RESTful应用基于HTTP,允许使用任何编程语言,例如可以用Java作为RESTful服务器,Python作为客户端。

RESTful设计为开发者带来了自由和机会,便于进行代码重构、库升级,甚至切换编程语言。它还鼓励开发者构建由多个RESTful应用组成的分布式模块化设计,即微服务。

微服务虽然名字中有“微”,但与20世纪90年代或21世纪初的应用相比,实际上相当“重”,它们使用全栈HTTP/SSL服务器,包含完整的MVC层。微服务设计具有以下优势:
| 优势 | 描述 |
| — | — |
| 无状态 | 不将用户会话存储到系统中,有助于应用扩展。 |
| 无共享数据存储 | 每个微服务应有自己的数据库等数据存储,不与其他应用共享,便于封装后端数据库,更轻松地重构和更新数据库方案。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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