2、REST 架构核心要素解析

REST 架构核心要素解析

1. 按需代码(Code-on-Demand)

按需代码是 REST 所施加的唯一可选约束。这意味着采用 REST 的架构师可以自主选择是否使用该约束,从而获得相应的优势或承担其劣势。借助这一约束,客户端能够下载并执行服务器提供的代码,例如 Java applets、JavaScript 脚本等。

对于 REST API 而言,此约束似乎并非必要,因为 API 客户端通常只需从端点获取信息,然后按需进行处理。然而,对于 REST 的其他应用场景,如 Web 服务器,客户端(即浏览器)可能会从该约束中受益。

所有这些约束为架构提供了一组虚拟边界,在这个范围内架构可以灵活运作,并依然能获得 REST 设计风格带来的益处。REST 本质上是一种用于表示状态转移的设计风格,也就是通过某种表示形式来转移事物的状态。而这些“事物”主要指的是资源,资源是状态转移的主体。

2. 资源(Resources)

资源是 REST 架构的核心构建块。任何可以被命名的事物都能成为资源,比如网页、图像、人物、天气服务报告等。资源决定了服务的内容、要传输的信息类型以及相关的操作。它是一切的核心实体。

资源是对任何可概念化事物的抽象,从图像文件到纯文本文档都可以是资源。资源的结构如下表所示:
| 属性 | 描述 |
| — | — |
| 表示形式(Representations) | 可以是任何表示数据的方式(二进制、JSON、XML 等)。单个资源可以有多种表示形式。 |
| 标识符(Identifier) | 一个在任何给定时间仅能检索一个特定资源的 URL。 |

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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