19、开发练习服务 API 及代码评估系统

开发练习服务 API 及代码评估系统

在软件开发中,构建一个完善的练习服务 API 以及实现代码评估系统是非常重要的。下面将详细介绍如何开发练习服务 API、使用 AWS Lambda 进行代码评估以及更新练习组件。

练习服务 API 开发

首先,我们要为练习服务添加 API,包含 GET 和 POST 两种请求方式。

路由信息
端点 HTTP 方法 是否需要认证 结果
/exercises GET 获取所有练习
/exercises POST 是(管理员) 添加一个练习
开发流程
  1. 编写测试 :在 services/exercises/project/tests/test_exercises_api.py 文件中编写测试代码。
  2. 运行测试确保失败 :运行测试,确保测试结果为失败(红色)。
  3. 编写足够代码使测试通过
【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,并与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与系统性能。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与结果分析,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与实现参考; 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与参数设置,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与局限性,同时可拓展至其他智能优化算法的对比研究。
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