REST面向资源架构 RESTful架构

本文探讨了REST架构的核心理念,即通过客户端状态管理及统一资源操作方法(如POST, GET, PUT, DELETE)实现超文本驱动的状态转移。文章强调了REST在客户端与服务器间的一致性,并提出了一个适用于多种场景的Web视图。

原文 http://www.jdon.com/rest.html

 

 

以状态为角度,提出将状态移植到客户端处理的新思路。 提出一个既适于客户端应用又适于服务端的应用的、统一的Web视图。适合B/S C/S S/S。 HTTP客户端与HTTP服务器之间的差别,对架构来说无所谓。一个软件应可以既充当Web客户端又充当Web服务器,而无须采用两套完全不同的APIs。

  提供资源操作方法的统一:POST, GET, PUT, DELETE 以超文本或超媒体驱动(hypertext/Hypermedia)的状态转移是REST架构核心。 操作带来状态变化,状态转移遍历使用链接导航方式实现。

 

REST真相

REST vs. SOAP

更多REST RESTful架构

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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