29、RESTful资源设计与操作实践

RESTful资源设计与操作实践

1. 资源连接性的重要性

在某些情况下,客户端理论上可以根据规则生成URI,毕竟服务器也是基于规则生成它们的。然而,这些规则涉及到对经纬度的理解、当前缩放级别下地图的比例以及地球的大小和形状等复杂知识。对于客户端程序员来说,通过跟随链接来导航地图显然比计算图块的坐标更加容易。这表明,当资源之间的关系变得过于复杂,无法用简单规则表达时,资源的连接性就变得至关重要。

以地图服务为例,谷歌地图的基于图块的导航系统就是一个很好的证明。谷歌地图使用任意的X和Y坐标来定位图块,而不是经纬度。向北查找图块通常只需将Y值减1,图块之间的关系变得简单许多。这启示我们,如果经纬度计算导致必须在每个地图表示中附带导航链接,那么或许应该重新考虑策略,提供更简单的URI,以便客户端更轻松地生成它们。

连接性的另一个重要价值在于,它使客户端能够处理随时间变化的关系。链接不仅隐藏了为给定资源构建URI的规则,还体现了资源之间的关联规则。下面通过一个例子来说明这一点:

假设地图服务获取了新的地图数据,这些数据比旧数据更精确,但比例尺略有不同。在缩放级别8下,客户端看到的地图比以前略小。例如,一个256像素见方的图块现在描绘的区域是0.75平方英里,而不是0.875平方英里。

乍一看,这似乎没有影响。因为经纬度没有改变,旧地图上的每个点在新地图上的位置也相同。但谷歌地图风格的图块URI会因此失效,因为它们使用X和Y坐标而非经纬度。地图数据更新后,需要重新计算所有图块图像,许多点会突然转移到不同的图块,获得不同的X和Y坐标。而基于经纬度的URI仍然有效,地图上的每个点的URI保持不变。

然而,查找相邻图块的规则发生了变化。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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