10、优化API开发者体验:安全、易用与价值积累

优化API开发者体验:安全、易用与价值积累

1. 从Hackathon看API选择倾向

在一次Hackathon活动中,开发者团队逐渐从使用“全功能”的内部API转向更简单、更专注于任务的外部API,并且团队效率和生产力都得到了提升。从这次经历中可以总结出以下几点经验:
- 开发者普遍更喜欢专注于任务的API。
- 创建这些“更简单”的API不需要花费太多时间和资源。
- IT部门应关注哪些API更受欢迎和常用。
- 内部团队最好使用与外部团队相同的产品,即所谓的“自己喝自己酿的香槟”。

这也引出了开发者体验(DX)的一个重要方面:让开发者能够安全、轻松地使用API。

2. 确保API使用的安全性与便捷性

2.1 提供全方位支持

为API消费者提供持续的支持和培训至关重要。这包括:
- 促进API的直接发现,准确跟踪错误和API的一般使用情况。
- 提供类似苹果天才吧的支持服务,确保与开发者建立长期积极的关系。

2.2 保障产品使用安全

要让产品难以被误用而造成损害,例如避免误删重要数据或删除唯一的管理员账户。关注开发者使用产品的方式,有助于确定需要加强安全措施的领域。

2.3 提升API安全性的方法

2.3.1 设计层面优化
  • 设计支持“撤销”操作的API,以应对误删重要数据的情况。
  • 对执行关键操作要求更高的访问权限,如在更新关键信息的调用中要求额外的数据字段(如密码)。
2.3.2 文档添
【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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