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系统拆分粒度

系统拆分粒度 https://copyfuture.com/blogs-details/201910291948235480dyaua5tzwp25mk ​在什么情况下要进行系统拆分,为什么需要拆分在本篇就不进行说明了...拆分系统,带来的基本性问题就是,拆分到什么粒度是最合适的? 这个问题没有标准答案,也很难不根据具体的场景来回答一个通用的答案。...当然,一个系统要拆分的好,一般是认为系统拆分之后,每个模块或者组件之间的粒度标准需要满足一个原则,也就是高内聚,低耦合。...粒度粗细的优劣 总的来说,细粒度拆分的优点有: (1)服务都能够独立部署 (2)扩容和缩容方便,有利于提高资源利用率 (3)拆得越细,耦合相对会减小 (4)拆得越细,容错相对会更好,一个服务出问题不影响其他服务...(6)… 系统按照合适的粒度拆分成不同模块的过程,一般称之为模块化。

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数据传输详解

2、数据传输的意义 不重复生产数据库,避免资源和功能的浪费。 统一数据的维护或生产源头,避免数据不同步。...二、 数据传输的方式 数据传输的方式,作为产品经理我将其分为:接口传输、中间件传输、message方式传输等。散开了说,比如:MQ(队列)、HTTP接口、otter、文件共享传输等。...5、其他手段 数据传输包含了数据信息的获取和写入,其实除了线上的自动机制,还有很多土办法,在后端产品系统中也是常使用的。 1)导入导出 场景:没有办法做系统之间的对接,但是线下能获得数据。...三、数据传输的处理机制 1、数据同步的触发机制 前面提到了数据获取的方式,那么数据获取频次或者触发机制是怎么样的呢?这要根据应用场景来设定方案,但是一般都是要求持续获取的。...根据实习需要,存了数据库就可以做成页面,展示给用户看,比如可以从以下维度展示: 四、数据传输的注意事项 1、目标数据表最好和中间表的维度一致 假设从A系统获取的数据存入B系统,先落地到中间表b,然后经过一些列运算后将数据从

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测试用例颗粒度实例列举

引言:昨天文章谈及到测试用例设计的颗粒度有人问 # 颗粒度如何划分? # 颗粒度粗细与什么有关? 网上释义大把个人觉得还不够通俗,我就在通俗描述一下从以下几点去梳理梳理... ?...颗粒度分类 - 粗颗粒度 - 细颗粒度 粗细有何标准?...如果开发仅仅就是修改几行代码,测试时间充足,可以使用通用颗粒度测试 如果开发仅仅就是修改几行代码,测试时间不充足,可以使用粗颗粒度测试 # 以项目时间判断 时间短、项目紧、编写用例评审时间较短时,适合粗颗粒度用例...项目周期较长时,适合细颗粒度用例。 # 以测试人员判断 测试人员中熟手多,思路和基础技能扎实,或测试人员构成责任心高时,可以采用粗颗粒度用例。...测试人员新手多,需要再指导下进行基础测试工作,或责任心一般时,需采用细颗粒度用例 # 以需求判断 需求变更较多时,建议采用粗颗粒度的用例,可较灵活的覆盖需求。

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Spring Security 中如何细化权限粒度

有小伙伴表示微人事(https://github.com/lenve/vhr)的权限粒度不够细。...不过松哥想说的是,技术都是相通的,明白了 vhr 中权限管理的原理,在此基础上就可以去细化权限管理粒度,细化过程和还是用的 vhr 中用的技术,只不过设计层面重新规划而已。...当然今天我想说的并不是这个话题,主要是想和大家聊一聊 Spring Security 中权限管理粒度细化的问题。...因为这个问题会涉及到不同的权限管理模型,今天和小伙伴们聊一聊~ 1.权限管理模型 要想将细化权限粒度,我们不可避免会涉及到一些权限模型,例如 ACL、RBAC、DAC、MAC 以及 ABAC、PBAC...从这个角度看,Acl 是一种粒度非常细的权限控制,它就是专门控制某一个对象的操作权限。所有的这些权限都记录在数据库中,这带来了另外一个问题就是需要维护的权限数据量非常庞大,不利于后期扩展。

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见微知著:细粒度图像分析进展

本文将分别围绕“细粒度图像分类”和“细粒度图像检索”两大经典图像问题来展开,从而使读者对细粒度图像分析领域有全面的理解。...这便是“基于弱监督信息的细粒度分类模型”。细粒度分类模型思路同强监督分类模型类似,也需要借助全局和局部信息来做细粒度级别的分类。...细粒度图像检索的难点,一是图像粒度非常细微;二是对细粒度图像而言,哪怕是属于同一子类的图像本身也具有形态、姿势、颜色、背景等巨大差异。...可以说,细粒度图像检索是图像检索领域和细粒度图像分析领域的一项具有新鲜生命力的研究课题。 ? 图13 细粒度图像检索 L. Xie、J....这便催生了细粒度图像分析任务的不同设定,如基于网络数据的细粒度图像分类、基于wiki知识获取的细粒度图像分类等。 同时,更加广义的“细粒度图像分析”研究也越来越多。

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粒度图像分类(FGVC)—综述

目录 一、概述 资源 什么是细粒度图像分类 意义 细粒度图像分类的挑战 细粒度分类常用方法 二、基于定位-识别的方法 2.1 强监督 2.1.1 Part-based R-CNN 2.1.2Pose Normalized...细粒度图像分类的挑战 由于分类的粒度很小,细粒度图像分类非常困难,在某些类别上甚至专家都难以区分。...使用这些层次信息可以训练一系列不同粒度的CNN模型。这些模型的内部特征表示有不同的兴趣域,能够提取覆盖所有粒度的判别性特征。 多粒度CNN包含多个CNN,每个CNN都在给定的粒度进行分类。...即多粒度CNN是由多个单粒度识别CNN组成。ROI通过自底向上的区域生成方法生成,与粒度相关。同时,ROI的选择是跨粒度相关的,细粒度的ROI通常是由粗粒度的ROI采样而来。...之后,将ROI输入到各个粒度的特征提取网络提取其多粒度特征,最后将多粒度特征合并,产生最终的分类结果。

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