首页 文章 精选 留言 我的
优秀的个人博客,低调大师

微信关注我们

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/573733

转载内容版权归作者及来源网站所有!

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

GraphQL 分享 理论篇

前阵子在公司内部分享了GraphQL,今天抽空总结并补充一下: 目前项目开发比较流行的是前台后分离模式,后台提供接口,前台调用接口,接口书写遵循流行的RESTful API规范 REST 由 Roy Thomas Fielding 在他2000年的博士论文中提出的。 REST,即 Representational State Transfer(表述性状态传递) 的缩写。 如果一个架构符合 REST 原则, 就称它为 RESTful 架构 RESTful API 特点 每一个 URI 代表一种资源; 充分利用 HTTP 协议本身语义; 客户端和服务器器之间,传递这种资源的某种表现层; 客户端通过四个 HTTP 动词,对服务器器端资源进行操作,实现 " 表现层状态转化 " 。 RESTful API 缺陷 一个接口仅操作单一资源 各个资源是独立的,完成一个页面需要调用多个接口 数据冗余,灵活性差 需专门维护文档 (v1, v2) 有时候打开某个页面,我们需要调用多个接口。 有时候我们不需要的字段后台也给我们返回了,这是由后台控制的。 而GraphQL可以完美的解决上面的问题 GraphQL...

语义分割网络DeepLab-v3的架构设计思想和TensorFlow实现

深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功,语义分割也不例外。这篇文章介绍了语义分割的 TensorFlow 实现,并讨论了一篇和通用目标的语义分割最相关的论文——DeepLab-v3。DeepLab-v3 是由谷歌开发的语义分割网络,近日,谷歌还开源了该系列的最新版本——DeepLab-v3+。 GitHub 地址:https://github.com/sthalles/deeplab_v3 语义分割 常规的图像分类深度卷积神经网络拥有相似的结构。这些模型以图像作为输入,并输出一个代表图像类别的数值。 通常,分类深度卷积神经网络有 4 种主要运算。卷积、激活函数、池化以及全连接层。传递一张图片,通过一系列这些运算会输出一个包含每个类别标签的概率的特征向量。请注意,在这种设定下,我们是对图片的整体进行分类。也就是说,为一张图像分配一个标签。 用于图像识别的标准深度学习模型。 与图像分类不同的是,在语义分割中我们将对图像中的每一个像素作出分类。所以,对每个像素而言,模型需要将它归类为预定义的类别之一。换言之,语义分割是在像素级别理解图像。 请记住,语义分割不会区分目标实例。因...

相关文章

发表评论

资源下载

更多资源
优质分享App

优质分享App

近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

用户登录
用户注册