面试真题以及解析Web，RESTfulAPI在微服务中的作用是什么？微服务架构基于一个概念，其中所有服务应该能够彼此交互以构建业务功能。因此，要实现这一点，每个微服务必须具有接口。这使得WebAPI成为微服务的一个非常重要的推动者。RESTfulAPI基于Web的开放网络原则，为构建微服务架构的各个组件之间的接口提供了最合理的模型。

BatchNorm可谓深度学习中非常重要的技术，不仅可以使训练更深的网络变容易，加速收敛，还有一定正则化的效果，可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中，被大量使用。但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践，发现在这类任务中，BatchNorm的表现并不好，加入了BatchNorm，反而使得训练速度缓慢，不稳定，甚至最后发散。

深度学习与图神经网络学习分享：CNN经典网络之ResNetresnet又叫深度残差网络图像识别准确率很高，主要作者是国人哦深度网络的退化问题深度网络难以训练，梯度消失，梯度爆炸，老生常谈，不多说!深度网络的退化问题(htt

边缘计算是一种新兴的计算模型，旨在将计算能力推向离用户更近的边缘设备，以提供更快速、可靠和低延迟的计算服务。在传统的云计算模式中，大部分计算任务都是集中在远程的数据中心进行处理，这可能导致网络延迟和带宽瓶颈。边缘计算通过在离用户更近的边缘设备上执行计算任务，可以减少数据传输的时间和带宽消耗，提供更高效的计算体验。

大模型时代，“应用变了”：大模型如何在健康医疗中挖出大大的花？12月1日（周五）14:0015:00开播！大模型时代，给千行百业带来了新的想象空间试想一下，大模型经过专业知识训练竟然能够成为你的健康医疗助手曾经科幻片中的场景，正一步步成为现实这一期，我们将

使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs

解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数