22、API 产品生命周期管理全解析

API 产品生命周期管理全解析

1. API 发布阶段的用户洞察

在 API 发布阶段,有一种实用的方法可帮助你了解用户,虽然这并非唯一可用的方法,但它能让你在发布阶段深入了解用户,为进入下一阶段做好准备。作为 API 发布者,你可以通过从内部和外部来源发现新功能和产品创意,完成记录用户需求的用户故事,逐步挖掘其价值。

2. 实现阶段(Realize)

2.1 实现阶段的特征

处于实现阶段的 API 具有以下特点:
- 存在已发布且可用的 API 实例。
- 其使用方式能实现业务或技术目标。
- 实现的价值总体呈上升趋势。
- 破坏此 API 将影响用户的运营效率。

将 API 视为产品,意味着要持续改进它以支持业务目标。在此之前,API 产品只是具备提供价值的潜力,而当目标受众以符合战略目标的方式实际使用 API 时,才能认为其价值得以实现。实现 API 的价值是运营效率的最终目标,尽快进入实现阶段并尽可能长时间地持续实现价值,是高价值 API 的标志。

2.2 实现目标的定义

正确定义 API 的目标是实现价值的关键步骤,这有助于衡量和管理生产有价值 API 的能力。不同的 API 实现目标差异很大,例如:
| API 使用场景 | 实现目标示例 |
| ---- | ---- |
| 面向第三方开发者的付费支付 API | 每月处理 10,000 笔付费交易 |
| 银行内部软件架构中的支付 API | 生产环境中用于在线银行支付处理 |

而且,实现目标不仅要反映 API 的上下文,还

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值