25、基于 Web API 的服务创建与使用

基于 Web API 的服务创建与使用

1. 引言

在当今时代,应用程序之间的连接变得更加紧密。通过一系列服务来公开应用程序对于实现这种互连性至关重要。在构建服务时,其附带的限制和约束越多,在采用过程中遇到阻力的可能性就越大。虽然在某些情况下,可以明确客户端并控制服务的使用者和使用方式,但这种方法可能会带来一些问题。

HTTP 是一种成熟且广泛使用的协议,非常适合用于创建 ASP.NET Web API。这些基于 HTTP 的服务也被称为表述性状态转移(RESTful 服务,简称 REST)。本文将重点介绍如何构建和利用 Web API 通过 HTTP 公开应用程序。

2. 目标概述

涉及 Web API 的几个关键目标:
- 目标 4.1:设计 Web API
- 目标 4.2:实现 Web API
- 目标 4.3:保护 Web API
- 目标 4.4:托管和管理 Web API
- 目标 4.5:使用 Web API 网络服务

3. 设计 Web API

通过 Windows Communication Foundation (WCF),大家应该已经熟悉了创建服务并将其公开给外界的过程。创建 WCF 服务时,关注的重点是 ABC:地址(address)、绑定(binding)和契约(contract)。而创建 Web API 则有所不同,因为 Web API 专注于使用 HTTP 来公开服务,所以可以省去很多 WCF 服务所需的配置。

Web API 基于标准的 HTTP 动词、路由来定义 URL,并通过内容协商与客户端交换数据。此目标

【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多种改进粒子群算法比较的深度神经网络卸载策略研究”展开,聚焦于边缘计算环境下的计算任务卸载优化问题。通过引入多种改进的粒子群优化(PSO)算法,并其他启发式算法进行对比,旨在提升深度神经网络模型在资源受限边缘设备上的推理效率系统性能。文中详细阐述了算法设计、模型构建、优化目标(如延迟、能耗、计算负载均衡)以及在Matlab平台上的代码实现过程,提供了完整的仿真验证结果分析,展示了不同算法在卸载决策中的表现差异。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识,从事边缘计算、人工智能部署、智能优化等相关领域的科研人员及研究生;熟悉Matlab仿真工具的开发者。; 使用场景及目标:①研究边缘计算环境中深度学习模型的任务卸载机制;②对比分析多种改进粒子群算法在复杂优化问题中的性能优劣;③为实际系统中低延迟、高能效的AI推理部署提供算法选型实现参考; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节参数设置,通过复现仿真结果深入理解不同启发式算法在卸载策略中的适用性局限性,同时可拓展至其他智能优化算法的对比研究。
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