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贫血领域模型与领域模型

贫血领域模型与领域模型

贫血领域模型是指在领域模型中,实体(Entity)和值对象(Value Object)的代码实现非常简单,只包含属性和基本的 getter 和 setter 方法。而领域模型是指在软件开发中,用于表示业务领域的概念、规则和逻辑的模型。领域模型通常包含实体、值对象、聚合根、领域服务等概念。

贫血领域模型的优势在于简单易懂,易于实现和维护。它适用于简单的业务逻辑,可以减少开发时间和成本。但是,对于复杂的业务逻辑,贫血领域模型可能不够强大,需要使用更加复杂的领域模型来描述业务逻辑。

贫血领域模型的应用场景包括 CRUD 操作、数据报表、数据导入导出等。

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DDD 领域驱动设计:贫血模型、充血模型的深入解读!

- 前言 - 要想深入掌握和了解 DDD 领域驱动设计的核心,那无论如何也绕不开两大较为抽象的概念——“贫血模型”、“充血模型”: 贫血模型即事务脚本模式。 充血模型领域模型模式。...作为领域模型的推广者,他们觉得这不是一件好事。 贫血领域模型的基本特征是:它第一眼看起来还真像这么回事儿。项目中有许多对象,它们的命名都是根据领域来的。...更糟糕的是,很多人认为这些贫血领域对象是真正的对象,从而彻底误解了面向对象设计的涵义。 如今,面向对象的概念已经传播得很广泛了,而要反对这种贫血领域模型的做法,还需要更多论据。...贫血领域模型的根本问题是,它引入了领域模型设计的所有成本,却没有带来任何好处。最主要的成本是将对象映射到数据库中,从而产生了一个O/R(对象关系)映射层。...举个简单的J2EE案例,设计一个用户(User)相关功能。 传统的设计一般是: 类:User+UserManager; 保存用户调用:userManager.save(User user)。

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大白话给你讲清楚之领域模型贫血模型和充血模型

今天跟大家分享一个知识点即领域模型贫血模型和充血模型。 看完这篇文章你会更深入理解各自的优缺点和适用场景。希望对你平时开发和架构设计有所参考和帮助。...贫血模型 1 什么是贫血模型 贫血模型是一种领域模型,该模型下的领域对象包含很少或没有业务逻辑(对象只包含基本的属性即属性对应的getter/setter方法)。...上面的介绍可能稍微觉得抽象,我觉得要理解贫血模型我们要了解另一个知识点即事务脚本编程模式。...2 事务脚本模式 事务脚本模式(Transaction Script)简称TS模式,这个模式本身的核心思想就是名称中的两个词,即:事务脚本。...通过领域模型对象的交互,完成业务逻辑的实现。可以这么说设计好了领域对象,也就设计好了业务逻辑实现。 所以业界又把这种模型称为领域模型。 它是真正的遵守面向对象编程思想,体现高内聚,低耦合理念!

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DDD(领域驱动设计),你必须知道的贫血模型和充血模型

背景 最近公司开始推行DDD(领域驱动设计),基于充血模型的面向对象开发模式是DDD的特点之一,而在平时开发中我们都使用的是MVC 架构是基于贫血模型的面向过程开发风格,也许有同学就会问了,贫血模型和充血模型是的什么呢...Service也就是domianService,由多个Entity 和value 组成,构造最终的领域模型。 下图是作者本人对DDD的理解画的图,也希望能帮到大家理解: ?...使用贫血模型的传统开发模式,将数据业务逻辑彻底分离,通过get set方法改变对象属性,对象属性可以随意被修改,这也就如上面所说违反了OOP的三大特性之封装特性。...DDD(领域驱动模型)开发模式了。...总结 贫血模型和充血模型的简单解释 以及DDD开发模式和面向过程编程充血和贫血模型的关系 对比了基于贫血模型的MVC层的面向过程编程范式和基于充血模型的面向对象编程范式的对比 两种模型分别适用于那种场景

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领域驱动模型(DDD)

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贫血模型和充血模型

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领域模型设计实战

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Flutter App架构:领域模型

一个好的领域模型是决定一个项目成功或失败的重要因素。模型很重要,但也不会脱离系统。最简单的app也需要一些UI(就是用户所看到好)和服务端的接口交互,用来获取有意义的信息。...在本文你将学到以下内容: 什么是领域模型? 在Dart中怎样定义实体类和展示它们。 在model 类中添加业务逻辑 为业务逻辑编写单元测试 什么是领域模型?...请记住 Product模型是一个简单的数据类,不需要访问repositories, services和其他领域层外的对象。...总结 本文讨论了好的领域模型对我们系统的重要性。也展示了如何定义实体类,以及使用immutable data方式处理我们的业务逻辑。...---- 下面有一些设计和开发APP的小提示: 理解领域模型,找出哪些概念和行为是你需要在代码里表示出来的 将行为转换为操作那些模型类的代码(业务逻辑) 实现相应的Dart模型类 将这些概念及其关系表示为实体类

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架构设计的贫血模型充血模型

它们描述的对象是面向对象设计中的实体,构建领域模型(Domain model)时,贫血模型充血模型给出了俩种不同的方案: 贫血模型:是指领域对象里只有get和set方法,或者包含少量的其它方法,之有关的业务逻辑都不放在该类中...充血模型:充血模型之不同,不仅有get/set方法,还有业务逻辑也在领域模型(Domain model)里面,Business Logic只是简单封装部分业务逻辑以及控制流程。...贫血模型的好处:     每个贫血对象职责单一(体现在哪:每个对象几乎只有属性,get/set方法,无业务逻辑),这样模块间、对象间解耦程度很高。...贫血模型的坏处:     对象状态和行为分离(贫血模型中,对象只有属性,get/set方法,业务逻辑在不在对象类内部),所以一个完整的业务逻辑描述不能在一个类中完成,而是一组相互协作的类共同完成的。...该模型的缺点是不够面向对象,领域对象只是保存转态或者传递状态使用(想象一下项目里面从web层传到service层,再传到dao层),只有数据没有行为的对象不是真正的对象。

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我对领域模型的理解

我认为,UML图、代码文档仅仅是表达领域模型的一种载体而已,如果绘制出来的UML图或者编写的代码文档并没有传递领域知识,那就不是领域模型。...既然如此,不管领域模型的表现形式,只要它正确地传递了领域知识,并有助于业务人员技术人员的交流,就可以说是领域模型。...这句话说明分析模型和程序设计应该一起被放入到同一个模型中。这个单一模型应该就是“领域模型”。 他反复强调程序设计程序实现应该忠实地反映领域模型。...分析模型、设计模型实现模型领域视角下,成为了领域模型中相互引用和参考的不可或缺的组成部分,它们分别代表了分析阶段、设计阶段实现阶段进行建模的产物。...在实现阶段,代码必须是设计模型的忠实表现,意味着它其实也忠实表现了分析模型蕴含的领域知识。 一言以蔽之,让分析模型服务于开发团队领域专家,设计模型服务于软件设计人员,代码模型服务于程序员。

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Java分层领域模型使用解读

前言 《手册》关于分层模型部分的规约如下 : 【参考】分层领域模型规约 DO (Data Object): 此对象数据库表结构一一对应,通过 DAO 层向上传输数据源对象。...AO (Application Object): 应用对象,在 Web 层 Service 层之间抽象的复用对象模型,极为贴 近展示层,复用度不高。...那么我们需要思考以下几个问题: 为什么需要这些分层领域模型? 实际开发中每种分层领域模型都会用到吗? 本小节我们将重点分析和解答这些问题。 2. 分层模型 2.1 常见的分层模型有哪些?含义是什么?...有些朋友可能会认为这么多模型没有必要,因为通常各层模型的属性基本相同,而且各种类型的分层模型对象转换非常麻烦。 使用不同的分层领域模型能够让程序更加健壮、更容易拓展,可以降低系统各层的耦合度。...开发中的应用 讲完了概念和优势,大家可能会认为文字描述有些抽象,接下来通过查询和返回两个视角为大家展示实际项目中的一种常见的用法(贫血模型)。

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在DDD中建立领域模型

在本文中我们将继续探讨领域模型。 用领域模型表达领域概念 在实际项目中,模型设计者往往过早陷入具体构造块类型的识别,比如实体、聚合、领域服务,而忽略了领域模型表达领域概念的目的。...我们应该基于领域概念设计领域模型,然后再采用合适的模式降低领域模型的复杂度,进一步增加领域模型的表达能力。 领域模型的作用,一方面是关联代码实现,一方面是关联通用语言。...使用基于领域模型的语言,让需求描述清晰没有歧义。 到目前为止,主要的领域模型都已经分析出来。所有的模型都对应明确的领域概念,不多也不少。 识别构造块类型 在分析了领域模型后,我们再来分析构造块类型。...如何使用领域模型 领域模型已经建立完毕,我们来看如何使用领域模型以满足用例。 运营人员创建活动基本信息及其关联的参与资格和权益。...总结 很多项目虽然也使用了以领域模型为中心的架构,但是设计者仍然是数据模型/贫血领域模型的思考方式,把大量领域逻辑放置在了万能的Service中,让领域概念隐藏在了冗长的过程代码中,无法享受到DDD带来的收益

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【AI大模型展】网易数帆代码领域模型——知识增强领域模型加速数智软件生产

‍ 网易数帆AI大模型 该AI大模型由网易数帆投递并参与数据猿上海大数据联盟联合推出的《2023中国数据智能产业AI大模型先锋企业》榜单/奖项”评选。 ‍...数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 知识增强领域模型是网易数帆独创的一套落地方法论,底层采用网易伏羲、网易杭州研究院、网易数帆AI团队共建的网易玉言大模型基座,旨在结合大模型微调和知识增强技术降低实施交付成本...玉言大模型曾获中文语言理解权威测评基准 CLUE 分类任务榜单冠军,网易数帆在玉言大模型之上,针对智能软件开发相关需求进行预训练微调,开发了代码领域模型,满足对话交互式软件开发、对话交互式数据分析、智能编程等场景需求...2、应用广泛,目前已经覆盖网易集团公司生态,包括游戏、音乐、电商、教育、客服、IT等领域。 3、数据安全,可随大模型应用系统私有化部署,业务敏感数据更加安全可控。...网易数帆为CodeWave智能开发平台打造的NASL生成合成领域模型,在玉言大模型基础上,利用网易集团在NASL低代码编程语言实践中积累的NSAL数据集,基于Transformer架构训练得到NASL生成模型

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达尔文——生物医疗科学领域模型

蛋白质等等)也用于“达尔文”大模型(通用开源数据以外)进一步的预训练,赋予“达尔文”大模型在生物医疗领域比一般通用大模型具备更有竞争力的表现 2.2 科研强化 RLHF 是指"Reinforcement...背靠赛业,数百名生物领域的专业研究员为我们达尔文提供专业知识和经验,来训练反馈模型,以指导“达尔文”大模型的强化学习 2.3 生物AGI ​ 大语言模型的兴起,带动当下最热门的研究方向之一就是:基于大语言模型...带给大家一个好消息,“达尔文”大模型将入驻火山引擎大模型生态,上架至“火山方舟”的模型广场,补全火山引擎大模型生态的生物医疗领域,并供大家使用反馈。 火山方舟 3....科研人员可以通过智能助手的对话,快速获取相关领域的最新研究成果、技术手段和方法论等信息,以支持其科研工作。 药物研发:智能助手可以协助生物科技企业或医药公司进行药物研发工作。...2.3 面向企业 虚拟专家IP:智能助手可以模拟生物、医疗企业的领袖专家形象,通过用户的对话,提供专业领域的知识分享、意见建议等服务。

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针对特定领域较小的语言模型是否较大的模型同样有效?

作者通过使用两种方法来探索金融情绪分析背景下的潜力和适用性: 在特定的领域(金融领域)的数据集上,使用小语言模型进行微调,作者测试了250M到3B参数各种模型 以gpt-3.5 turbo为重点的情境学习...论文概述 论文首先总结了特定于金融领域的SOTA模型: FinBERT:使用总计4.9B Token组的金融通信语料库进行微调的BERT。...该模型使用更少的计算资源实现了bloomberg ggpt相当的性能。 ChatGPT这样的llm也可以使用零样本学习。...FPB: 4845篇金融新闻文章样本,由16位领域专家注释。...总结 可以看到,针对特定的领域,微调小模型还是能过够得到很好的效果,这在对于我们实际应用是是非常有帮助的,不仅可以节省成本,还可以节省我们的训练时间,可以让我们进行快速的版本迭代。

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领域驱动系列四之模型驱动

而且假设这个类图代表的领域模型是正确的,但是当团队真正的去实现这个模型的时候,发现还是无法将这种错综复杂的模型转换成可存储可转换的事务单元.这里需要解释下,因为前面的文章介绍了,最小化抽象领域的概念,这是领域驱动设计的必然要求...领域模型种类很多,他们的目的也各有不同,且领域驱动设计要求,模型不仅能够指导前期的分析工作,而且还应该成为设计的基础,我们的代码也必须是结合模型的....所以这种分析模型,可能不满足程序设计的需求.而开发人员由于语言鸿沟或者分析模型的理解不彻底,导致编码后核心的领域知识被丢弃的问题,而不得不对模型进行抽象,这个时候问题又产生了,新的模型种将会丢失领域专家嵌入在其中的领域知识...那么我们需要一种方法来解决这个问题,让我们的代码编写能按照领域模型来逐步进行,而且随着代码的编写,模型能健康的生长. 3、领域模型采用的模式和解决方案 如果程序设计核心部分没有和领域模型相对应,那么这个模型没有意义...领域模型采用将分析模型和程序设计结合的方法,来解决这个问题,通过抽象出一个公共的模型同时满足分析模型和程序设计的模型,来达成领域专家和开发人员承认的模型,这样单一的领域模型和可用的.而不是同时存在两个模型

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关于领域模型转换的那些事儿

[TOC] ---- 应用分层&分层领域模型为什么重要? 我们在软件开发设计及开发过程中,习惯将软件横向拆分为几个层。...所以在这基础上,抽象出不同的领域模型。也就是我们常见的DTO,DO等等。其本质的目的还是为了达到分层解耦的效果。 ---- 典型的领域模型都有哪些?...以上我们简单了解了分层的重要性,那么随着分层引入的典型领域模型都有哪些?...我们还是来看看《阿里开发手册》提供的分层领域模型规约参考: DO(Data Object):此对象数据库表结构一一对应,通过DAO层想上传输数据源对象。...AO(Application Object):应用对象,在Web层Service层之间抽象的复用对象模型,极为贴近展示层,复用度不高。

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