11、FastAPI中的依赖注入:全面指南

FastAPI中的依赖注入:全面指南

1. 什么是依赖注入

一般来说,依赖注入是一种自动实例化对象及其依赖项的系统。开发者的职责仅仅是声明对象应该如何创建,然后让系统在运行时解析所有的依赖链并创建实际的对象。

FastAPI允许你通过在路径操作函数的参数中声明所需的对象和变量。实际上,在之前的示例中我们已经使用过依赖注入。以下是一个使用 Header 函数来获取 user - agent 头部信息的例子:

from fastapi import FastAPI, Header
app = FastAPI()

@app.get("/")
async def header(user_agent: str = Header(...)):
    return {"user_agent": user_agent}

在内部, Header 函数有一些逻辑来自动获取请求对象,检查所需的头部信息,返回其值,如果不存在则抛出错误。从开发者的角度来看,我们不需要知道它是如何处理这个操作所需的对象的,我们只需要请求我们需要的值,这就是依赖注入。

与在函数体中手动从请求对象的头部字典中提取 user - agent 属性相比,依赖注入方法有很多优点:
- 意图清晰 :无需阅读函数代码,你就知道端点在请求数据中期望什么。
- 关注点分离 :端点逻辑和更通用的逻辑之间有清晰

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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