关于SOA的理解

SOA的原称是:Service-Oriented Architecture,即面向服务的架构,其本质是通过软件复用和软件互操作性实现业务的敏捷性。

SOA是一种架构思想,其落地需要SCA和SDO及EDA规范的支持,其中SCA是用来规范应用,SOA的主要对象是服务,

通过SCA的规范可以将业务功能抽取为服务组件;而SDO是用来规范数据,异构系统之间的数据源的数据可以统一封装为SDO。

为服务组件所识别。ESB是SOA的最好实现,看作是SOA的心脏。

参见如下:

1、SDO

Service Data Objects (SDO) are designed to simplify and unify the way in which applications handle data. Using SDO, application programmers can uniformly access and manipulate data from heterogeneous data sources, including relational databases, XML data sources, Web services, and enterprise information systems.

SDO的设计目的是简化和统一应用处理数据的方式。使用SDO,应用编程人员能够统一访问和操作来自异构数据源的数据,其中包括关系型数据库,XML数据源,webservice及企业信息系统。【translation from can_do】

2、SCA

It is based on the idea that business function is provided as a series of services, which are assembled together to create solutions that serve a particular business need.
SCA是基于这样一种理念,将业务功能抽取为一系列的服务组件,通过将这些服务组件组装在一起来创建满足特定业务需求的解决方案。【translation from can_do】
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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