本文来自简书,介绍了领域驱动的微服务架构设计工作坊的详细步骤,包括产品价值、命令风暴、聚合以及问题域和解决方案域等。
领域驱动的微服务架构设计工作坊,能使软件开发团队所有成员在短时间内,迅速就新产品或遗留系统的价值、用户画像、关键场景、聚合达成一致,以便让团队快速识别软件产品的问题域和解决方案域,发现微服务之间的API接口契约,并据此拆分微服务(或模块)和团队,来开发新产品或重构遗留系统。
对于不打算实践微服务的团队拆分模块也有参考意义。
1)召集所有相关领域专家和开发团队成员(包括:业务分析、开发、测试、DBA等)参加工作坊,准备大白纸、6种颜色(深黄-DomainEvent、深蓝-Command
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Algovault这是用于竞争性编程的算法,数据结构和模板的集合。
简而言之,这些是该项目的目标:在诸如,等在线竞赛中有用。
在不影响速度的情况下,用作黑匣子应该相对简单。
用法示例和足够的文档。
大多数代码都是用C/C++编写的,有些则是用Python编写的。
尽管大多数实现在几位在线法官中经过了压力测试并针对各种问题进行了交叉检查,但仍不能保证它们无缺陷且在所有情况下均有效。
对于错误,重构和改进,随时欢迎提交问题或提出请求。
动机最初的目标是仅在线上传我的个人模板,仅此而已:)不久,我偶然发现了一个名为项目。
KACTL是公开的KTH皇家技术学院的ICPC团队参考文件。
这是很棒的,可能是我见过的最好的团队笔记本电脑,但是ICPC对笔记本电脑设置了25页的限制,因此,有很多算法和变体对在线比赛有所帮助,因此必须予以忽略。
然后存在像这样的项目。
尽管这是一个不错的计划,但它并不适合竞争性编程。
同样的算法有太多的实现,这些实现令人困惑且非常具体。
还有其他一些很棒的库,例如,,,,创建的,但是它们确实存在一些共同的问题。
有些只专
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非常好和详细的DDD领域驱动设计工作坊操作手册,可以按照该操作手册的具体步骤一步一步来实施,来帮助客户进行工作坊活动。
该文档包含以下内容:1.工作坊准备1.1物料清单1.2准入条件1.3环境要求1.4流程概述2.工作坊实施-战略设计2.1事件风暴-识别领域事件-识别决策命令-识别领域名词2.2识别限界上下文-梳理上下文依赖关系2.3识别弹性边界2.4划分问题子域3.工作坊实施-战术设计3.1领域建模3.2重构产出物3.3划分业务服务
2023/9/5 3:57:07 11.22MB DDD 领域驱动设计 工作坊 战略设计
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支持新语法,set增加/i和/f开关,可以在批处理中直接调用系统api。
2023/8/31 10:40:48 90KB 控制台 cmd 解释器 API
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提出了一种具有图案可重构性的宽带印刷锥形缝隙天线。
天线由四个锥形槽,一个可重新配置的微带到槽线过渡和四个引脚二极管组成。
通过适当布置偏置电压,可以通过简单的偏置电路实现四个端射辐射图。
测得的相对阻抗带宽为|S11|小于-10dB为71.3%,在所有工作模式下为1.57至3.31GHz。
在中心频率为2.4GHz时,四个方向的增益均高于6.4dBi。
实测结果与模拟结果吻合良好。
所提出的天线在宽带的四个可重新配置方向上具有良好的性能。
2023/8/27 17:41:44 859KB p-i-n diode; pattern-reconfigurable antenna;
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本程序为NeilLawrennd搭建的层级高斯过程隐变量模型用于运动数据的重构,同时能够在隐空间中实现走跑运动的拼接上传原因主要是NeilLawrennd在github上公布的代码直接跑是跑不通的,需要修改很多函数本代码可直接运行demHighFilve1查看对两个人的运动的GP建模而在demWalkRun1中实现了走跑的运动建模,而且隐空间与对应的运动可视空间具有交互式操作TheHGPLVMtoolboxisatoolboxforhierarchicalvisualisationwiththeGP-LVM,itreliesontheFGPLVMcodetorun
2023/8/27 12:26:08 58.29MB 高斯过程
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内容简介本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成,它们是三维计算机视觉所涉及到的基本数学理论与方法。
I.射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础,是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。
本书着重介绍射影几何学和它在视觉中的应用,主要内容包括:平面与空间射影几何,摄像机几何,两视点几何,自标定技术和三维重构理论。
II.矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具,视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。
本书着重介绍与视觉有关的矩阵、张量理论与它的应用,主要内容包括:矩阵分解,矩阵分析,张量代数,运动与结构,多视点张量。
III.模型估计是三维计算机视觉的基本问题,通常涉及到变换或某种数学量的估计。
本书着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法,主要内容包括:迭代优化理论,参数估计理论,视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。
上述三部分涉及的数学内容是相对独立的,但三维计算机视觉将它们组成一个有机的整体。
通过阅读本书,读者能掌握三维计算机视觉中的基本数学内容与方法,增强数学素养、提高分析和解决视觉问题的数学能力。
2023/8/27 4:23:33 4.27MB 计算机视觉 数学
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基于相移法的三维重建,在linux环境下,结合opencv和opengl,实现三维重构!
2023/8/21 17:43:44 31.34MB 相移法 结构光
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囊括了当今压缩感知领域信号(图像)稀疏表示重构的经典算法(BP,MP,OMP,StOMP,IST,PFP...),由于本人上传文件限额的限制,这里重点只给大家上传了算法的matlab版code(Solvers文件夹中)
2023/8/15 15:28:33 933KB Signal Sparse
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2023/8/14 15:21:13 120KB bootstrap video html5 ajax
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡