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…

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*…

相关博文: <机器学习实战>学习笔记第三章 —— 决策树 主要内容: 一.CART算法简介 二.分类树 三.回归树 四.构建回归树 五.回归树的剪枝 六.模型树 七.树回归与标准回归的比较 一.CART算法简介 1.对于上一篇博客所介绍的决策树,其使用的算法是ID3算法或者是C4.5算法,他们都是根据特征的所有取值情况来进行分割结点的.也正因如此,这两种算法都只能用于离散型的特征,而不能处理连续型的特征.为了解决这个问题,我们使用二元切分法来对连续型的特征进行处理,所谓二元切分法,其实就是一个…

JavaEE精英进阶课学习笔记<博学谷> 第1章 亿可控系统分析与设计 学习目标 了解物联网应用领域及发展现状 能够说出亿可控的核心功能 能够画出亿可控的系统架构图 能够完成亿可控环境的准备并了解亿可控的功能结构 完成设备管理相关功能的开发 1.物联网行业分析 1.1 什么是物联网 物联网(英文:Internet of Things,缩写:IoT)起源于传媒领域,是信息科技产业的第三次革命.物联网是指通过信息传感设备,按约定的协议,将任何物体与网络相连接,物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信…

目录 DDD实践:如何用DDD重构中台业务模型? 领域建模:如何用事件风暴构建领域模型? 代码模型(上):如何使用DDD设计微服务代码模型? 代码模型(下):如何保证领域模型与代码模型的一致性? 边界:微服务的各种边界在架构演进中的作用? 视图:如何实现服务和数据在微服务各层的协作? 从后端到前端:微服务后,前端如何设计? 知识点串讲:基于DDD的微服务设计实例 基于DDD的微服务设计实例代码详解 总结(一):微服务设计和拆分要坚持哪些原则? 总结(二):分布式架构关键设计10问 DDD实践:如…

第一章    简介      1. 什么是MybatisPlus                MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具,在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发.提高效率而生.                简而言之,就是对Mybatis框架进行二次封装,优化框架方法,产生一套抽象的系统简化操作的框架,它既有原来Mybatis 的特性,同时,还增加了许多简化开发的新功能.也可以理解为是一个基于Mybatis产生的一个插件.    …

1. 降维技术 1.1 降维的必要性 1. 多重共线性--预测变量之间相互关联.多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯.2. 高维空间本身具有稀疏性.一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%. 3. 过多的变量会妨碍查找规律的建立. 4. 仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系.例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内. 1. 2 降维的目的: 1. 减少预测变量的个数 2. 确保这些变量是相互独立的 3. 提供一个框架来…

之前一直在看<Spring实战>第三版,看到第五章时发现很多东西已经过时被废弃了,于是现在开始读<Spring实战>第四版了,章节安排与之前不同了,里面应用的应该是最新的技术. 本章中,将会接触到Spring MVC基础,以及如何编写控制器来处理web请求,如何通明地绑定请求参数到业务对象上,同时还可以提供数据校验和错误处理的功能. Spring MVC初探 跟踪Spring MVC请求 请求会由DispatcherServlet分配给控制器(根据处理器映射来确定),在控制器完成处…

转自http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[-] 一 简单k-近邻算法 1 k-近邻法简介 2 距离度量 3 Python3代码实现 31 准备数据集 32 k-近邻算法 33 整体代码 二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 1 实战背景 2 准备数据数据解析 3 分析数据数据可视化 4 准备数据数据归一化 5 测试算法验证分类器 6 使用算法构建…