目录 学好了DDD,你能做什么? 领域驱动设计:微服务设计为什么要选择DDD? 领域.子域.核心域.通用域和支撑域:傻傻分不清? 限界上下文:定义领域边界的利器 实体和值对象:从领域模型的基础单元看系统设计 聚合和聚合根:怎样设计聚合? 领域事件:解耦微服务的关键 DDD分层架构:有效降低层与层之间的依赖 微服务架构模型:几种常见模型的对比和分析 中台:数字转型后到底应该共享什么? DDD.中台和微服务:它们是如何协作的? 学好了DDD,你能做什么? 我认为,要想应用 DDD,首要任务就是要吃透…

<Angular4从入门到实战>学习笔记 腾讯课堂:米斯特吴 视频讲座 二〇一九年二月十三日星期三14时14分 What Is Angular?(简介) 前端最流行的主流JavaScript框架: 由谷歌倾情打造并维护: 致力于构建单页面应用(SPA); 是主流MEAN综合框架中的一部分: 打破HTML静态,创建动态的WEB应用. 不是一个服务端的框架或技术:不是JS的一个库,例如jQuery,React等:不是用于设计:不是一个平台或一门语言:不是一个插件.(非常好) Why Use Ang…

1.概述 ChatGPT是一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型,它能够进行自然语言处理和生成对话等任务.作为一款智能化的聊天机器人,ChatGPT有着广泛的应用场景,如在线客服.智能助手.个性化推荐等.今天笔者给大家分享一下如何使用ChatGPT的API模型快速搭建一个AI网站. 2.内容 在实战中,我发现ChatGPT的最大优势在于其自然流畅的对话交互能力.ChatGPT能够自动理解用户的意图和提出的问题,并针对性地给出回答和建议.同时,它还可以基于已有的上下文信息生成更加丰富的回复,从而…

要学习Pytorch,需要掌握以下基本知识: 编程语言:Pytorch使用Python作为主要编程语言,因此需要熟悉Python编程语言. 线性代数和微积分:Pytorch主要用于深度学习领域,深度学习是基于线性代数和微积分的,因此需要具备线性代数和微积分的基础知识. 机器学习基础知识:了解机器学习的基本概念和算法,如线性回归.逻辑回归.支持向量机.决策树等. 深度学习基础知识:了解深度学习的基本概念和算法,如前馈神经网络.循环神经网络.卷积神经网络等. 计算机视觉或自然语言处理等领域的基础知识…

本文介绍如何将基于深度学习的目标检测算法应用到具体的项目开发中,体现深度学习技术在实际生产中的价值,算是AI算法的一个落地实现.本文算法部分可以参见前面几篇博客: [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版(离自动驾驶又‘近’了一点点) [AI开发]centOS7.5上基于keras/tensorflow深度学习环境搭建 背景 交通领域是深度学习技术可以发挥强大作用的一个领域.道路交…

Python第十课学习 www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5828233.html 函数: 1 减少代码的重复 2 更易扩展,弹性更强:便于日后文件功能的修改 3 保持代码的一致性 #计算机中的函数; subroutine 子程序 :procedures 过程 定义: 函数是指... 函数的创建: def (define)函数的关键字 #创建 def f(): print("OK") #调用 f() # f() 调用 :f 变量 调用时,一定要加上…

Python第九课学习 数据结构: 深浅拷贝 集合set 函数: 概念 创建 参数 return 定义域 www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5782764.html深浅拷贝: 浅拷贝下拷(两层以及两层以上结构)贝会产生影响,单层拷贝不会 1 浅拷贝 浅拷贝,就是只拷贝第一层 2 深拷贝 深拷贝,就是完全复制 集合set (重点) 集合,将不同的元素组合在一起,用{ }括起来 作用:去重 关系测试 注意: 1 无序 2 元素必须是不可变类型(可hase),故无…

Python第八课学习 www.cnblogs.com/resn/p/5800922.html 1 Ubuntu学习 根 / /: 所有目录都在 /boot : boot配置文件,内核和其他 linux下 只有出错才会出现提示 . 当前目录 .. 上一级目录 cd 切换目录 www.cnblogs.com/resn/p/5776403.html 算数运算符 + - * / // % ** 赋值运算符 = += -= *= /= //= **= %= 逻辑运算符: and or not 比较运算符…

用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别 http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial1 用MXnet实战深度学习之二:Neural art http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial2…

相关博客: 吴恩达机器学习笔记(八) —— 降维与主成分分析法(PCA) <机器学习实战>学习笔记第十三章 —— 利用PCA来简化数据 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 机器学习(29)之奇异值分解SVD原理与应用详解 主要内容: 一.SVD简介 二.U.∑.VT三个矩阵的求解 三.U.∑.VT三个矩阵的含义 四.SVD用于PCA降维 五.利用SVD优化推荐系统 六.利用SVD进行数据压缩 一.SVD简介 1.SVD分解能够将任意矩阵着矩阵(m*n)分解成三个矩阵U(m*m).Σ(m*…