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领域驱动设计-划分界限上下文

我们根据需求不要急于建立分析模型,而是应该先根据对需求的理解,将系统划分为多个界限上下文,每个界限上下文为独立解决业务的一部份的解决方案。...比如一个电商平台,可以分为买家、卖家、商品、订单、退货等几个界限上下文。划分界限上下文是非常自然的事情。...界限上下文通常有三种类型,分别为核心域、支撑域、通用域。 核心域:系统最核心并有复杂业务逻辑的业务界限上下文,比如电商平台的订单上下文,OA系统的费用管理上下文。...支撑域:系统支撑其他界限上下文的基础,比如电商平台的商品,OA系统的员工基础资料。 通用域:需要使用的基础框架或第三方成熟解决方案,比如OA系统中封装的钉钉框架上下文、学习中心。

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编程语言界限的模糊化:成因与选择

然而,随着时间的推移,我们开始看到一种趋势,那就是编程语言的界限开始变得模糊。...编程语言界限模糊的原因可以从几个方面来考虑:技术的演进、语言的特性和需求的变化、以及生态系统的成熟。 技术的演进为编程语言的跨界提供了可能性。...WebAssembly允许这些语言在浏览器中以接近原生的速度运行,打破了JavaScript在前端开发中的垄断地位。同样,云计算的兴起也推动了多种语言的共同使用。...总之,编程语言的界限开始变得模糊,这既是我们时代技术发展的体现,也为我们的编程工作带来了新的挑战和机会。在选择编程语言时,我们需要综合考虑需求、语言特性和生态系统、社区支持和发展趋势等因素。

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简单自学机器学习理论——泛化界限

泛化界限:第一次尝试 为了针对整个假设空间都有泛化差距大于,表示如下: 使用布尔不等式,可以得到 使用Heoffding不等式分析,能够准确知道概率界限,以下式结束: 置信度1-δ有 使用基本代数知识,...这对我们的数学分析是没有帮助的,由于区域之间看起来取决于样本点的分布,因此没有方法在数学上精确获取这些依赖性,于是这些统一的界限和独立假设看起来像是我们能够做的最佳近似,但它高估了概率并使得这些界限非常接近...VC泛化界限 通过结合公式1与公式2可以得到Vapnik-Chervonenkis理论,形式如下: 重新将其表述作为泛化误差上的界限,得到VC泛化界限: 或者使用表示生长函数上的界限得到: 该式清晰并间接表示了学习问题是否可解...,并针对无限假设空间,对其泛化误差有着有限的界限。...基于分布的界限 事实上,是带有值的自由分布:通过不利用结构和数据样本的分布,该界限会趋向于松弛。

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