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。

消息队列基本概述MQ,MessageQueue,基于TCP协议构建的简单协议，区别于具体的通信协议。基于通信协议定义和抽象的更高层次的通信模型,一般都是生产者和消费者模型，又或者说服务端和客户端模型。生产者/消费者模型：一般通过定义生产者和消费者实现消息通信从而屏

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。

Django对各种数据库提供了很好的支持，Django为这些数据库提供了统一的调用API，可以根据不同的业务需求选择不同的数据库。模型、属性、表、字段间的关系<pstyle"color:red"一个模型类在数据库中对应一张表，在模型类中定义的属性，对应该模型对照表中的一个字段。</p\\ObjectRelation

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。

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

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

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