小编Edw*_*kwu的帖子

为了处理微服务架构,它通常与反向代理(例如nginx或apache httpd)一起使用,并且对于交叉关注问题,使用实现 API网关模式.有时反向代理执行API网关的工作.
很高兴看到这两种方法之间存在明显的差异.看起来API网关使用的潜在好处是调用多个微服务并聚合结果.API网关的所有其他职责可以使用反向代理实现.例如:

• 身份验证(可以使用nginx LUA脚本完成);
• 运输安全.它本身就是反向代理任务;
• 负载均衡
• ....

基于此,有几个问题:

1. 是否有意义地同时使用API​​网关和反向代理(例如请求 - > Api网关 - >反向代理(nginx) - >具体的mictoservice)？在什么情况下？
2. 使用API​​网关可以实现的其他差异是什么,反向代理无法实现,反之亦然？

我实现了梯度下降算法以最小化成本函数,以获得用于确定图像是否具有良好质量的假设.我在Octave做到了.这个想法以某种方式基于Andrew Ng 的机器学习类的算法

因此,我有880个值"y",其中包含从0.5到12的值.我在"X"中有880个值,从50到300,可以预测图像的质量.

遗憾的是,算法似乎失败了,经过一些迭代后,theta的值非常小,theta0和theta1变为"NaN".而我的线性回归曲线有奇怪的价值......

这是梯度下降算法的代码:(theta = zeros(2, 1);,alpha = 0.01,iterations = 1500)

function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)

m = length(y); % number of training examples
J_history = zeros(num_iters, 1);

for iter = 1:num_iters


    tmp_j1=0;
for i=1:m, 
    tmp_j1 = tmp_j1+ ((theta (1,1) + theta (2,1)*X(i,2)) - y(i));
end

    tmp_j2=0;
for i=1:m, 
    tmp_j2 = tmp_j2+ (((theta (1,1) + theta (2,1)*X(i,2)) - y(i)) *X(i,2)); 
end

    tmp1= theta(1,1) - (alpha *  ((1/m) * tmp_j1))  
    tmp2= …

我试图从下面的xml字符串中获取Absoluteentry标记的值,但是它显示的objectrefrence没有设置异常

<?xml version="1.0" ?> 
<env:Envelope xmlns:env="http://www.w3.org/2003/05/soap-envelope">
  <env:Body>
    <AddResponse xmlns="http://www.sap.com/SBO/DIS">
      <PickListParams>
        <Absoluteentry>120072</Absoluteentry> 
      </PickListParams>
    </AddResponse>
  </env:Body>
</env:Envelope>

码

XDocument doc = XDocument.Parse(xmlstring);
doc.Element("Envelope").Element("Body").Element("AddResponse").Element("PickListParams").Element("Absoluteentry").Value;