31、API 景观之旅:从管理到成熟的全面指南

API 景观之旅:从管理到成熟的全面指南

1. API 景观的持续演进

API 景观如同互联网一样,处于持续的演进之中。互联网因新技术、新场景和新使用模式的不断涌现而持续发展,API 景观也必须随着业务和技术的发展而不断进化。景观架构需要响应不断变化的需求、原则、协议和模式。

然而,即使是最优秀的架构师也面临资源有限的问题,API 团队处理变化的速度也有上限。在当前景观作为 API 产品平台运行良好时,复用已有的原则、协议和模式可能比追求完美平台更经济。

理解 API 景观的成熟度意味着明确观察景观的要点,以及在何处和如何投资以改善景观。可以借助之前介绍的“八个 V”来评估不改进某些方面的风险,并指出改进方法。同时,还需要定义一些检查点,以更好地了解不同领域的成熟度水平,并确定投资方向,使各领域的成熟度更加一致。

2. 构建 API 景观的指导体系

创建和管理 API 指导是 API 景观管理的重要组成部分。指导应作为一份动态文档进行管理,让每个人都能阅读、评论和贡献内容,使开发者成为建立和发展该文档的社区成员。

为提高 API 景观的有效性,应严格区分 API 需求中的“是什么”“如何做”,并始终提供解释原理的“为什么”,同时为满足需求的具体方式提供工具和支持:
- “为什么”(指导动机) :描述需求或建议背后的原理,避免规则不透明。记录原理有助于在提出替代方案时判断是否针对相同的原理。
- “是什么”(设计指导) :解释解决“为什么”的方法,明确 API 需要做什么来解决相关问题。应通过定义 API 本身的明确需求,而

【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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