关于 C4 模型的一些解释 C4 模型是来自 software architecture for developers 一书的定义,指的是 Context 上下文场景.Container 容器.Component 组件和 Classes 类(或者 Code 代码),意思指一个软件架构是由这些模型呈树形结构组成. 关注代码仍然是大多数软件开发生命周期中关注的焦点,这是有一定道理,因为代码是最终交付.但如果你不得不向别人解释关于系统是如何工作的,你会从代码开始解释吗? 确实代码并不能讲述系统的整个故…

本文要点预览:因为软件系统的分布式特点以及开发团队的分布性,了解软件架构的基础变得越来越重要.而在过度设计和毫无设计之间,我们应该把注意力放在对软件系统有重大影响的决策和权衡上.好的架构师应该是团队的活跃分子,不仅能够进行代码协作,还能为团队提供技术指导.软件架构中的沟通环节极具挑战性.C4 模型对软件架构中的沟通环节进行了结构化,从一个上下文图表开始,再逐步深入到系统的各个技术层面.实际上,可以多花一些时间实现好的架构,好的架构能够带来敏捷. 随着软件行业的发展,开发团队仍然面临着与软件架构有…

概述 刚在InfoQ上看到一篇介绍C4Model的文章,觉得这个模型设计的很赞,很有指导意义,做个简单的记录. Why,为什么需要架构图? ThoughtWorks中国 文章中有几句话我觉得很有道理,这里直接摘抄. "纸上的不是架构,每个人脑子里的才是" ; "那些精妙的方案之所以落不了地,是因为没有在设计上兼容人类的愚蠢". 我觉得,软件工程,或者软件中的术语发明的原因就是为了减少沟通的障碍,让大家在一个 平台 上对话. 而架构图可以起到如下作用; 一方面: 让软…

前言 世界上最难的两件事是: 1. 把我的思想放进你的脑袋 2. 把你的钱放进我的口袋 第二点我们不探讨,因为这是众所周知的,不信?过来试试:) 对于第一点,对我们程序员来说,其实也是我个人一直强调的,很多事情的成败,其实就在于掌舵人的思想层面是否认知是一致的,当我们对于一个事物的认知不在同一层面,就好比我们的划桨是不统一的,这是不能发挥最大的生产力. 你碰到过吗? 当我们进入一家新公司的时候,每个人都需要对公司的业务系统进行了解,当你不得不向别人解释系统是如何工作的,业务模块是如何串联的,子系…

软件系统架构设计的目标不在于设计本身,而在于架构设计意图的传达.图形化有助于在团队间进行高效的信息同步,但不同的图形化方式需要语义一致性和效率间实现平衡.C4模型通过不同的抽象层级来表达系统的静态结构,并提供了最小集的抽象建模元素,为设计人员提供了一种低认知负载.易于学习和使用的高效建模方式.   1 为什么要进行架构可视化? 软件系统架构设计的目标不在于设计本身,而在于架构设计意图的传达.如果不能清晰.一致的在干系人间进行设计意图的同步,即使再好的设计也只是空中楼阁.软件架构设计本质上也是一种…

什么是PlantUml PlantUml是一个支持快速绘制的开源项目.其定义了一套完整的语言用于实现UML关系图的描述.并基于强大的graphviz图形渲染库进行UML图的生成.绘制的UML图还可以导出为图片,以及通用的矢量SVG格式文件. 如以下代码,可实现时序图 @startuml Alice -> Bob: Authentication Request Bob --> Alice: Authentication Response Alice -> Bob: Another auth…

B端产品为企业提供协同办公的工具,帮助企业解决某类经营管理问题,核心价值在于为企业增加收入.降本提效.管控风险,企业级SaaS产品也是B端产品中的一类. B端产品有以下特点: ​客户是一个群体:B端产品为某个企业组织服务,一项工作通常需要由多名角色完成,例如,门店要货流程,需要门店店员.总部运营.仓储人员.配送人员共同完成,B端产品帮助他们完成分工协作. 功能繁杂:由于B端产品涉及企业经营的方方面面,关联的用户角色.业务流程非常繁多,反应到产品上,菜单.界面.配置项特别多,复杂度远高于C端产品.…

长期以来我都在实践OOP,进而通过OOP来实现DDD,特别是如何通过面向对象的技巧来建立一个领域模型.OO的一些特性在建立领域模型时显得恰如其分,能否掌握OO的技巧,对创建领域模型有着至关重要的作用. 这篇文章为大家介绍一种常见的函数式架构,特别是如何通过函数式语言来实现DDD,进而利用函数式组合的特性,创建函数pipeline. 软件架构是围绕着领域模型而做的若干设计,如果按照c4模型的定义,软件架构由下面四个级别的架构组成的: "System context"是最高层的架构,代表着…

决策树模型在监督学习中非常常见,可用于分类(二分类.多分类)和回归.虽然将多棵弱决策树的Bagging.Random Forest.Boosting等tree ensembel 模型更为常见,但是“完全生长”决策树因为其简单直观,具有很强的解释性,也有广泛的应用,而且决策树是tree ensemble 的基础,值得好好理解.一般而言一棵“完全生长”的决策树包含,特征选择.决策树构建.剪枝三个过程,这篇文章主要是简单梳理比较ID3.C4.5.CART算法.<统计学习方法>中有比较详细的介绍. 一…

(1)C4.5算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量. 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类型:多分枝. 分裂指标:信息增益比率gain ratio(分裂后的目标变量取值变异较小,纯度高) 前剪枝:叶节点数是否小于某一阈值. 后剪枝:使用置信度法和减少-误差法. (2)CART算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量(或连续型:回归分析) 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类…

data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较 传送门 data(churn)为R自带的训练集,这个data(chun十分特殊) 先对data(churn)训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据 奇怪之处,不能存储它的数据,不能查看数据的维度 ,不能查看数据框中每个变量的属性!! > da…

目录 什么是决策树(Decision Tree) 特征选择 使用ID3算法生成决策树 使用C4.5算法生成决策树 使用CART算法生成决策树 预剪枝和后剪枝 应用:遇到连续与缺失值怎么办? 多变量决策树 Python代码(sklearn库) 什么是决策树(Decision Tree) 引例 现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测. 先不谈建立决策树模型的算法,我们先看一下基于“信息增益”(后面讲)生成的决策树的样子 一棵决策树包含一个根节点.若干个内部节点.若干个叶节点.…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第22篇文章,我们继续决策树的话题. 上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法--ID3算法,也就是每次选择一个特征进行拆分数据.这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉,整个建树的过程非常简单.如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下: 如果你还不会决策树,那你一定要进来看看 既然我们已经有了ID3算法可以实现决策树,那么为什么还需要新的算法?显然一定是做出了一些优化或者是进行了一些改进,不然新算…

11-2. 用”模型定义”函数过滤实体集 问题 想要创建一个”模型定义”函数来过滤一个实体集 解决方案 假设我们已有一个客户(Customer)和票据Invoice)模型,如Figure 11-2所示. Figure 11-2. Customer and Invoice in a model 我们要想要创建一个”模型定义”函数获取invoice集并过滤出总数高于$300的invoice. 为了更有趣,让我们把一个"模型定义"函数用在一个查询中,这个查询进一步过滤出在5/1/2013之后…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对…

决策树意义: 分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构.决策树可以转换为一个if_then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布. 它着眼于从一组无次序.无规则的样本数据(概念)中推理出决策树表示形式的分类规则.假设这里的样本数据应该能够用"属性-结论".决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很好,并且复杂度小的一个可以自动对数据进行分类的树形结构,是树形结构的知识表示,可以直接转换为分类规则.因为从可能的决策树中直接选取最优决策树是NP完全问题,现实…

#################################Weka-J48(C4.5)################################# ##############################R语言:C4.5###################################### ###############################C5.0############################# data(churn) treeModel <- C5…

原文链接: http://blog.csdn.net/haovip123/article/details/21614887 犹记得第一次看<数据库系统原理>时看天书的感觉,云里雾里:现在已经是第二次参阅这本书了,顿时有所感悟,“哦,原来是这样!”现在呢,开窍了一点,写下来且当作为笔记. ER模型 ER模型的基本元素是:实体.联系和属性 实体:是一个数据对象,指应用中可以区别的客观存在的事物.(ER模型中的实体往往是指实体集) 实体集:指同一类实体构成的集合 实体用方框表示表示,方框内注明实体的…

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.…

个人习惯,也可以不这样写 创建模型基类: #import <Foundation/Foundation.h> @interface WJBaseModel : NSObject //将字典内的值赋给申明的相应属性 - (instancetype)initWithDict:(NSDictionary *)dict; + (instancetype)modelWithDict:(NSDictionary *)dict; @end #import "WJBaseModel.h"…

决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法(ID3.C4.5和基于 Gini 的 CART 可用于分类,CART还可用于回归).决策树在分类过程中,表示的是基于特征对实例进行划分,将其归到不同的类别.决策树的主要优点是模型可读.易于理解.分类速度快.建模与预测速度快.本文主要介绍 Quinlan 在 1986 年提出的 ID3 算法与 1993 年提出的 C4.5 算法.下面首先对决策树模型进行简单介绍. 决策树模型 决策树是由树节点与边组成的,其节点有两种类型,内部节点和叶…

Apache+lvs高可用+keepalive(主从+双主模型)     keepalive实验准备环境: httpd-2.2.15-39.el6.centos.x86_64 keepalived-1.2.13-1.el6.x86_64.rpm          实验拓扑图:         LVS+Keepalived 实现高可用的前端负载均衡器   node15: 1.安装httpd [root@node15 ~]# yum intsall -y httpd 2.配置httpd [root@…

第一部分:简介 ID3和C4.5算法都是被Quinlan提出的,用于分类模型,也被叫做决策树.我们给一组数据,每一行数据都含有相同的结构,包含了一系列的attribute/value对. 其中一个属性代表了记录的类别.决策树的问题是对那些没有类别属性的记录预测出正确的类别.一般,类别属性取值为true或者false,yes或者no,success或者faliure. 举例来看,我们这有一些数据是是否打高尔夫球和天气条件的关系.类别属性是是否打高尔夫.非类别属性具体如下: ATTRIBUTE  …

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- C5.0决策树之ID3.C4.5.C5.0算法 为了区分红蓝模块,先将能分的先划分开来(中间的红线,分为了一遍全蓝),然后再来细分(绿线). 决策树优势:为什么业务人喜欢,可以给你决策场景,因为模型可视化高,可以讲故事. 一.起源 最早的决策树算法起源于CLS(Concept Learning System)系统,即概念学习系统.它是最早的决策…

使用C4垃圾回收器可以有效提升对低延迟有要求的企业级Java应用程序的伸缩性. 到目前为止,stop-the-world式的垃圾回收视为影响Java应用程序伸缩性的一大障碍,而伸缩性又是现代企业级Java应用程序开发的基础要求,因此这一问题亟待改善.幸运的是,针对此问题,JVM中已经出现了一些新特性,所使用的方式或是对stop-the-world式的垃圾回收做微调,或是消除冗长的暂停(这样更好些).在一些多核系统中,内存不再是稀缺资源,因此,JVM的一些新特性就充分利用多核系统的潜在优势来增强J…

决策树是一类常见的机器学习方法,它可以实现分类和回归任务.决策树同时也是随机森林的基本组成部分,后者是现今最强大的机器学习算法之一. 1. 简单了解决策树 举个例子,我们要对”这是好瓜吗?”这样的问题进行决策时,通常会进行一系列的判断:我们先看”它是什么颜色的”,如果是”青绿色”, 我们再看”它的根蒂是什么形态”,如果是”蜷缩”,我们再判断”它敲起来是什么声音”,最后我们判断它是一个好瓜.决策过程如下图所示. 决策过程的最终结论对应了我们所希望的判定结果,”是”或”不是”好瓜.上图就是一个简单的…

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点. 决策树:是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中,是基于特征对实例进行分类.既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布. 决策树模型:决策树由结点和有向边组成.结点一般有两种类型,一种是内部结点,一种是叶节点.内部结点一般表示一个特征,而叶节点表示一个类.当用决策树进行分类时,先从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到子结点.而…

决策树是日常建模中使用最普遍的模型之一,在SAS中,除了可以通过EM模块建立决策树模型外,还可以通过SAS代码实现.决策树模型在SAS系统中对应的过程为Proc split或Proc hpsplit,两者基本一样,后者效率更高,但在SAS help都查不到这两个过程步,本文参考相关资料主要介绍Proc split过程.其语法结构为: ​Proc split options; Code options; Decision decdata options; Describe options; Fre…

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC…

决策树是既可以作为分类算法,又可以作为回归算法,而且在经常被用作为集成算法中的基学习器.决策树是一种很古老的算法,也是很好理解的一种算法,构建决策树的过程本质上是一个递归的过程,采用if-then的规则进行递归(可以理解为嵌套的 if - else 的条件判断过程),关于递归的终止条件有三种情形: 1)当前节点包含的样本属于同一类,则无需划分,该节点作为叶子节点,该节点输出的类别为样本的类别 2)该节点包含的样本集合为空,不能划分 3)当前属性集为空,则无法划分,该节点作为叶子节点,该节点的输出…