10、服务数据共享与发现:深入解析与实践指南

服务数据共享与发现:深入解析与实践指南

服务间结构化数据共享

在服务交互的场景中,一个服务常常会使用另一个服务所暴露的数据。例如,有一个履行服务会暴露一个小的结构体,用于表示特定 SKU 的仓库履行状态,其中包含了商品发货时间和库存数量等信息。在这个过程中,会面临模型共享的问题,通常有以下三种解决方式:
1. 客户端导入服务器包
- 操作方式 :将 fulfillmentStatus 结构体改为 FulfillmentStatus 以导出该类型,然后让目录服务导入履行服务包,这样目录服务就能直接访问履行状态数据类型。
- 优点 :最大程度实现代码复用,无代码重复,且同一实体在履行和目录定义中不会出现偏差。
- 缺点 :客户端能访问履行服务导出的所有类型,导致两者紧密耦合。若履行服务包有任何更改,即使与公共契约无关,也可能导致目录服务编译或运行时失败。因此,应尽量避免这种方式。
2. 客户端复制服务器结构
- 操作方式 :履行服务和目录服务都对 fulfillmentStatus 结构体及其 JSON 序列化标签进行私有定义。
- 优点 :可避免履行服务的内部更改影响目录服务。服务器和客户端对公共 API 中的结构有不同的内部定义,能保持各自的发布节奏,且数据结构的表示方式可根据服务需求而定,不受对方内

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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