开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >问答首页 >现有ASP.NET Web API中的ASP.NET MVC4

问现有ASP.NET Web API中的ASP.NET MVC4
EN

Stack Overflow用户

提问于 2015-07-06 18:23:52

回答 2查看 93关注 0票数 0

我已经建立了一个SQL项目，将数据从ASP.NET服务器数据库馈送到现有网站。在不久的将来，还会有其他网站开始使用这种Web API。在构建Web API时，要求只提供大量的GET操作；不需要任何更新/编辑。现在，客户想要一个管理工具/界面，在将数据提供给网站之前，他们可以在其中操作数据(进行一些编辑并应用一些标记)。

我的问题是，我是否应该构建一个允许客户端操作数据的新的ASP.NET MVC4站点(新的解决方案)？我的想法是，如果我采用这种方法，我将扩展现有的Web API项目，实现一些put操作，并添加对基于某些过滤器返回数据的支持。然后，我将使用来自新的ASP.NET MVC4应用程序的Web。这种方法的缺点是，我现在将拥有重复的代码，特别是，我必须在MVC4Web应用程序中创建我的模型类，并使其与web API项目保持一致。这是一个正确的假设吗？

或者我应该只在Web API项目中构建接口？这样做的利弊是什么？任何洞察力都将不胜感激。

asp.net-web-api

媒体处理1元起

智能、强大、全面的多媒体数据处理服务，助您提升媒体质量、降低成本，媒体处理套餐低至1元

EN

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2015-07-06 18:31:53

为您的模型创建一个项目，并将该项目用作每个项目中的引用。

您的MVC应用程序应该只是创建视图和授权。您应该使用视图来调用API函数

票数 2

EN

Stack Overflow用户

发布于 2015-07-06 18:31:33

两种解决方案方法的另一个缺点是，从管理站点向API发出请求时会增加延迟。但是，如果采用这种方法，则可以将模型类移动到从Web API站点和MVC4站点引用的公共库中。

在相同的解决方案中构建管理工具是一种非常有效的方法。

票数 1

EN

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/31252993

复制

相关文章

TensorFlow之estimator详解

在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识，如下图示：

marsggbo

2019/08/14

1K0

TensorFlow之estimator详解

TensorFlow之estimator详解

config eval input model size

在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识，如下图示：

marsggbo

2019/07/23

1.9K0

TensorFlow之estimator详解

教程 | 如何使用TensorFlow中的高级API：Estimator、Experiment和Dataset

选自Medium 作者：Peter Roelants 机器之心编译参与：李泽南、黄小天近日，背景调查公司 Onfido 研究主管 Peter Roelants 在 Medium 上发表了一篇题为《Higher-Level APIs in TensorFlow》的文章，通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API（Estimator、Experiment 和 Dataset）训练模型。值得一提的是 Experiment 和 Dataset 可以独立使用。这些高级 API 已被最新发布

机器之心

2018/05/08

3.4K0

教程 | 如何使用TensorFlow中的高级API：Estimator、Experiment和Dataset

代码+实战：TensorFlow Estimator of Deep CTR —— DeepFM/NFM/AFM/FNN/PNN

深度学习 tensorflow

深度学习在 ctr 预估领域的应用越来越多，新的模型不断冒出。从 ctr 预估问题看看 f(x) 设计—DNN 篇（https://zhuanlan.zhihu.com/p/28202287）整理了各模型之间的联系之后，一直在琢磨这些东西如何在工业界落地。经过几个月的调研，发现目前存在的一些问题：开源的实现基本都是学术界的人在搞，距离工业应用还有较大的鸿沟模型实现大量调用底层 API，各版本实现千差万别，代码臃肿难懂，迁移成本较高单机，放到工业场景下跑不动针对存在的问题做了一些探索，摸索出一套

AI研习社

2018/03/16

5.8K1

代码+实战：TensorFlow Estimator of Deep CTR —— DeepFM/NFM/AFM/FNN/PNN

Tensorflow笔记：高级封装——tf.Estimator

分布式 tensorflow 编程算法

Google官方给出了两个tensorflow的高级封装——keras和Estimator，本文主要介绍tf.Estimator的内容。tf.Estimator的特点是：既能在model_fn中灵活的搭建网络结构，也不至于像原生tensorflow那样复杂繁琐。相比于原生tensorflow更便捷、相比与keras更灵活，属于二者的中间态。

共产主义搬砖人

2021/09/24

2.3K0

教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类

本文选自介绍 TensorFlow 的 Datasets 和 Estimators 模块系列博文的第四部分。读者无需阅读所有之前的内容，如果想重温某些概念，可以查看以下链接：

IT派

2018/07/30

1.3K0

教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类

基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归

https 网络安全 tensorflow 批量计算腾讯云测试服务

1.本文为基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，请看这里： https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114016531。

郭好奇同学

2021/05/28

8090

教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类

tensorflow 人工智能

选自ruder.io 作者：Sebastian Ruder 机器之心编译参与：Geek AI、张倩本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 模块来处理文本分类任务，使用的数据集为 IMDB 评论数据集。通过本文你将学到如何使用 word2vec 词嵌入和迁移学习技术，在有标签数据稀缺时获得更好的模型性能。本文主要内容如下：使用 Datasets 装载数据使用预封装好的评估器（estimator）构建基线使用词嵌入技术通过卷积层和 LS

机器之心

2018/06/08

1.9K0

【云+社区年度征文】tensorflow2 tfrecorddataset+estimator 训练预测加载全流程概述

tensorflow 机器学习推荐系统深度学习 python

本文主要记录切换项目至TF2.0+后使用TFRecordDataset保存训练数据与使用estimator建模及后续的模型或者checkpoint加载使用预测的一些基本方法及踩过的坑。

大鹅

2020/12/20

1.4K0

教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类

本文选自介绍 TensorFlow 的 Datasets 和 Estimators 模块系列博文的第四部分。读者无需阅读所有之前的内容，如果想重温某些概念，可以查看以下链接：

IT派

2018/07/30

9860

教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类

【TensorFlow】使用迁移学习训练自己的模型

迁移学习 tensorflow 命令行工具 python

最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。

刘早起

2020/04/23

2.1K0

使用TensorFlow训练图像分类模型的指南

神经网络 tensorflow 腾讯云测试服务

众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。如今，随着机器学习和深度学习算法的不断迭代，计算机已经能够以非常高的精度，对捕获到的图像进行大规模的分类了。目前，此类先进算法的应用场景已经涵括到了包括：解读肺部扫描影像是否健康，通过移动设备进行面部识别，以及为零售商区分不同的消费对象类型等领域。

一点人工一点智能

2023/01/15

1.2K0

使用TensorFlow训练图像分类模型的指南

【干货】Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络

神经网络机器学习 tensorflow keras

【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文，探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练。我们知道，深度神经网络一般非常复杂，即使是在当前高性能GPU的加持下，要想快速训练深度神经网络依然不容易。Batch Normalization 也许是一个不错的加速方法，本文介绍了它如何帮助解决梯度消失和梯度爆炸问题，并讨论了ReLu激活以及其他激活函数对于抵消梯度消失问题的作用。最后，本文使用Te

WZEARW

2018/04/16

9.6K0

【干货】Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络

YJango：TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示

tensorflow api 机器学习

该文是YJango：TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入的后续。

YJango

2018/04/03

2.6K3

YJango：TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示

tensorflow风格迁移网络训练与使用

卷积神经网络实现图像风格迁移在2015的一篇论文中最早出现。实现了一张从一张图像中提取分割，从另外一张图像中提取内容，叠加生成一张全新的图像。早前风靡一时的风格迁移APP – Prisma其背后就是图像各种风格迁移、让人耳目一新。其主要的思想是对于训练好的卷积神经网络，其内部一些feature map跟最终识别的对象是特征独立的，这些特征当中有一些是关于内容特征的，另外一些是关于风格特征的，于是我们可以输入两张图像，从其中一张图像上提取其内容特征，另外一张图像上提取其风格特征，然后把它们叠加在一起形成一张新的图像，这个就风格迁移卷积网络。最常见的我们是用一个预先训练好的卷积神经网络，常见的就是VGG-19，其结构如下：

OpenCV学堂

2018/12/13

1.2K0

[翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练

tensorflow 分布式编程算法 api keras

https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training（此文的信息是2.3版本之前）。

罗西的思考

2022/05/09

1.5K0

[翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练

【tensorflow2.0】使用TPU训练模型

https 网络安全 github git 开源

如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型，也是非常方便，仅需添加6行代码。

西西嘛呦

2020/08/26

1.2K0

tensorflow: 打印内存中的变量

法一：循环打印模板 for (x, y) in zip(tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y 实例 # coding=utf-8 import tensorflow as tf def func(in_put, layer_name, is_training=True): with tf.variable_scope(layer_name, reuse=tf.AUT

JNingWei

2018/09/28

1.9K0

TensorFlow 指标列，嵌入列

一般地，机器学习、深度学习 feed 进来的数据要求为数值型。如果某列取值为字符型，需要做数值转换，今天就来总结下 TensorFlow 中的指标列和嵌入列。

double

2018/07/25

1.4K0

TensorFlow 指标列，嵌入列

【云+社区年度征文】tensorflow 2.0 Estimator Keras读取saved model并预测

python 机器学习神经网络 tensorflow keras

使用tensorflow2.0以上版本框架用Keras或者Estimator方式保存模型有两种方式加载模型并预测。

大鹅

2020/12/07

8270

相似问题

组合框设置默认值

10

Kendo组合框设置默认值

24

如何设置组合框默认值？

25

设置组合框的默认值

21

如何使用jquery自动完成组合框设置默认值？

147

活动推荐

体验智能媒资降冷，云点播优惠不要错过！

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

AI混元助手 在线答疑

关注 腾讯云开发者公众号

洞察 腾讯核心技术

剖析业界实践案例