16、API 持续改进:从理论到实践

API 持续改进:从理论到实践

1. API 产品基础与变更管理的重要性

API 产品工作基于 10 个支柱,每个支柱中的决策都会影响最终的 API 产品。不同支柱所需的工作量不同,需根据 API 的上下文和目标来确定各支柱的重要性。随着 API 数量的增加,还需考虑各支柱决策的分配方式。

管理 API 变更是成功的 API 管理策略的关键要素。对 API 进行更改会对软件、产品和用户体验产生重大影响。例如,一个代码更改若破坏了现有 API,会对使用该 API 的所有组件产生灾难性的连锁反应。即使不破坏 API 外部接口的更改,如果以意外的方式改变了 API 的行为,也可能导致大问题。而且,一个受欢迎的 API 可能会产生一长串依赖项,难以记录甚至难以察觉。

API 产品不仅仅是一个接口,它是由接口、代码、数据、文档、工具和流程等多个部分组成的集合。所有这些部分都可能发生变化,需要仔细管理。虽然 API 变更管理并不容易,但它是必要的,而且具有解放性。如果不允许对已部署的 API 进行更改,初始版本的发布将变得更加困难。而接受 API 的可更改性作为一个特性,可以带来巨大的回报。更便宜、更容易的更改意味着可以更频繁地进行更多更改,从而有更多自由去冒险,进而实现更多的 API 改进。

2. 持续变更管理的理念

支持 API 持续变更的目的是为了改进 API,而不仅仅是为了变更而变更。判断这种改进的两个关键方面是:一是改善开发者体验,二是降低产品赞助商的维护成本。并非每次变更都能立即改善 API 产品,例如为满足未来需求而改进 API 的扩展能力,这种变更可能在使用量增长之前不会带来直接的可衡量的改进,但可以防止未来体验的下降。任何变更都应

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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