37、QoS浏览在Web服务选择中的应用

QoS浏览在Web服务选择中的应用

1. Web服务的QoS属性

在Web服务选择中,有许多QoS(服务质量)属性被提出。常见的属性包括响应时间、吞吐量、可靠性、可用性、可扩展性、声誉、成本以及一些安全属性(如身份验证、保密性等)。本文主要考虑三个重要的质量属性:可靠性、响应时间和成本。
- 可靠性 :指服务在规定条件下和规定时间内完成所需功能的能力。
- 响应时间 :指服务调用开始到调用完成的时间差。
- 成本 :指请求者在成功或失败调用及使用服务时,根据协议文件中签署的条款向服务提供者支付的金额。虽然成本在某些定义中不属于QoS的一部分,但在许多其他论文中被视为QoS属性,本文为简化起见也将其视为QoS属性。

在许多QoS选择的研究中,QoS值通常被假设为数值。例如,下面是一个包含QoS信息的示例tModel片段:

<keyedReference tModelKey= “uddi:uddi.org:QoS:Price” 
keyName= “Price Per Transaction” keyValue= “0.01”> 
<keyedReference tModelKey= “uddi:uddi.org:QoS:ResponseTime” 
keyName= “Average Response Time” keyValue= “0.05”> 
<keyedReference tModelKey= “uddi:uddi.org:QoS:Availab
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测与真实的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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