微服务的兴起以及现代软件架构对可扩展性、灵活性和可维护性的需求导致开发人员接受各种设计模式。
视图层可以从模型层和/或者控制层接收数据，也能向其发送数据。它的主要目的是向用户UI层呈现模型，同时在模型每次更新后刷新UI的呈现形式。一般来说，视图层接收的对象 – 通常是一个数据传输对象（DTO）而不是模型层实例 – 从而收集被成功呈现的所有必需信息。对于 PHP，这已经有几种模板引擎可以帮助从模型本身和从控制层分离模型的表示。其中最流行的一个叫Twig。让我们看看使用Gwig的视图层是怎样的。
数据集所需的特定数据准备工作取决于数据的具体情况，比如变量类型，以及数据建模算法对数据的期望或要求。
软件设计是一个不断发展演进的过程。每个大型系统都是从小微系统开始的。当现有的架构遇到问题而又无法解决时，系统就会开始演进。每一次演进都会伴随着一些技术上的选择。需要解决什么问题？需要付出什么样的代价？作为一名架构师或高级工程师，必须找到一种合理的演进方式，在开发进度、技术栈、团队水平等各方面都能满足条件，这样才能制定出可行的解决方案。
现在PostRepository已经从所有读关注点中分离出来，除了一个：byId方法，负责通过 ID 来加载聚合以便我们对其进行操作。那么只要这一步完成，所有的查询方法都将从Post模型中剥离出来，只留下命令方法。这意味着我们可以有效地摆脱所有getter方法和任何其它暴露Post聚合信息的方法。取而代之的是，通过订阅聚合模型来发布领域事件，以触发写模型投影：
使用独立接口将读取数据的操作与更新数据的操作分离。 这可以最大程度地提高性能、可伸缩性和安全性。 通过提高灵活性，让系统随着时间的推移而改进；防止更新命令在域级别引发并冲突。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
图形绘制管线描述 GPU 渲染流程，即“给定视点、三维物体、光源、照明模式，和纹理等元素，如何绘制一幅二维图像”。本章内容涉及 GPU 的基本流程和实时绘制技术的根本原理，在这些知识点之上才能延伸发展出基于 GPU 的各项技术，所以本章的重要性怎么说都不为过。欲登高而穷目，勿筑台于浮沙！
一般情况下，定义了某数据类型的变量，就不能再随意转换。但是 JAVA 允许用户对基本类型做有限度的类型转换。
通过使用单独的接口将读取数据的操作与更新数据的操作隔离开来。这可以最大化性能、可伸缩性和安全性。通过更高的灵活性支持系统随时间的发展，并防止更新命令在域级别引起合并冲突。
事件溯源作为一种应用程序体系结构模式越来越流行。事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。事件源不是在现场修改应用程序的状态，而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中，并将状态更改建模为对日志中事件的响应。我们之前曾写过有关事件源，Apache Kafka及其相关性的文章。在本文中，我将进一步探讨这些想法，并展示流处理（尤其是Kafka Streams）如何帮助将事件源和CQRS付诸实践。
2015 NIPS（NeurIPS，神经信息处理系统大会，人工智能领域的 A 类会议）论文
本文作者为国外制图师希瑟·史密斯，由点点GIS翻译发布，如有错漏之处请后台留言指出
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 雷锋字幕组为大家最新译制了 Siraj 深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习等从
◆ 介绍 在这篇博文中，我将介绍整洁架构（Clean Architecture ），它是一种现代、可扩展的正式软件架构，适用于现代 Web 应用程序。接下来，我将讨论DDD（领域驱动设计）如何适应这幅图景，以及 DDD 概念如何与清洁架构完美契合，从而产生一种称为清洁 DDD 的方法。最后，我介绍了命令查询职责分离 (CQRS)，并描述了它如何补充和增强 Clean DDD 解决方案，以创建优雅、健壮、可扩展和可测试的软件系统。 ◆ 清洁架构 清洁建筑是一种相对“现代”的正式建筑，因为它不到十年的历史。它随
这篇文章是 软件架构演进 一个有关 软件架构 系列文章中的一篇。这些文章，主要是我学习软件架构、对软件架构的思考及使用方法的记录。相比于这个系列的前几篇文章，本篇文章可能看来更有意义。
覃宇，Android开发者/ThoughtWorks技术教练//译者，热衷于探究软件开发的方方面面，从端到云，从工具到实践。喜欢通过翻译来学习和分享知识，译作有《Kotlin实战》、《领域驱动设计精粹》、《Serverless架构：无服务器应用与AWS Lambda》和《云原生安全与DevOps保障》。
我们都自诩面向对象编程，OOP思想更是熟读于心，然而随着业务日益复杂，代码越来越臃肿，这时感觉之前面向对象的理论也毫无用武之地。到底哪个环节出问题了？笔者认为造成这种局面的原因很大程度是我们忽视了业务建模和设计的重要性。我们通常启动一个项目后，架构师等技术人员会拿到产品人员的产品需求然后开始各种建模、各种拆分，也是在技术内部形成共识和就进入实施阶段。这实际就犯了一个严重的错误：技术和业务未达成业务模型的共识。2003年Eric Evans发布首版《领域驱动设计》实际就为了解决这个问题。领域驱动设计更大层面是提供了方法论的支持，所以在具体实施各有不同。今天我们就介绍下我们在实践过程领域驱动设计的一些经验与心得。
我们一提及领域建模，就好像回到了石器时代。然而这个谜题至今还未解决，就好像穴居人的生存方式，我们只能猜测、推测以及演绎，却不能真实复现。 Martin Fowler的《分析模式》总结了诸多领域分析模式，Eric Evans开创了领域驱动设计的办法，至于还要老的CRC方法，用例驱动，ICONIX方法以及稍新一些的四色建模法，都在尝试领域模型的建构，结果仍然差强人意。 这个问题或许是Mission Impossible，因为领域逻辑其实是一个复杂系统，系统中的模型如三体一般互相影响，却又隐没在混沌中，并不真实
CQRS（Command Query Responsibility Segregation），命令查询责任隔离。我最初听到的是Greg Young描述的一种模式。其核心思想是，可以使用与用于读取信息的模型不同的模型来更新信息。在某些情况下，这种分离可能很有价值，但请注意，对于大多数系统，CQRS会增加风险的复杂性。 人们用于与信息系统进行交互的主流方法是将其视为CRUD数据存储。我的意思是说，我们具有某种记录结构的思维模型，可以在完成处理后创建新记录，读取记录，更新现有记录以及删除记录。 在最简单的情况下，我们的交互都是关于存储和检索这些记录的。随着我们的需求变得越来越复杂，我们逐渐摆脱了这种模式。我们可能希望以与记录存储不同的方式查看信息，也许将多个记录折叠成一个记录，或者通过组合不同位置的信息来形成虚拟记录。在更新方面，我们可能会发现验证规则，这些规则仅允许存储某些数据组合，甚至可能推断出与我们提供的数据不同的数据。
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
摘要：一般非专业的GIS应用通常会用到省市等行政区区划边界空间数据做分析，本文简单介绍了如何在互联网上下载省，市，区县的shp格式空间边界数据，并介绍了一个好用的在线数据转换工具，并且开源。
20多年前，Bertrand Meyer在他的《Object-Oriented Software Construction》一书中提出了CQS（Command Query Seperation，命令查询分离）的概念，指出：
投影转换是一种将三维空间中的物体及其属性转换为二维平面上的方法。它是一种将三维空间坐标(x,y,z)映射到二维平面坐标(x',y')的技术。在计算机图形学和计算机视觉中，投影转换是非常重要的，因为它可以帮助我们将三维物体呈现在二维屏幕上，并且可以进行各种变换和处理。常见的投影转换有正交投影和透视投影。在GEE中我们可以使用哨兵2号数据其中任何一个波段所自带的坐标，让其成为我们默认的坐标，然后将其重新投影。
作者 | 罗燕珊 Apache 基金会孵化器近日迎来新成员——Pekko ，但对于部分开发者来说，Pekko 应该不陌生。 事实上，Pekko 是 Akka 项目的一个分支。不久前， Akka 的许可证从 Apache 2 更改为 Business Source License 1.1，Pekko 作为新的分支从中拉出。根据介绍，Pekko 项目提供了一套工具和框架，涵盖了分布式并发系统的复杂问题空间。它旨在支持响应式宣言的设计原则，通过提供组件来有效地在服务器内扩展系统或跨多个服务器横向扩展，是高性能、
一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。 二、涉及到的技术 本方案涉及以下技术点： geopandas：已经在上一篇文章中简单介绍。 numpy：这是一个开源的数据分析处理库，非常高效、简洁。 rasterio：这是一个开源的影像处理
很多朋友可能会因为自己做的工作不是特别核心或者业务简单而引起面试中没有自信。但是很多公司面试的时候是可以接受面试者之前岗位的并发量、交易量低一些的。比如我们要招聘和我们交易量同等级或者以上的出来的人才，业界本来就没有多少，但我们还是要招人的。所以很多时候更偏向于考察面试者的设计底蕴、思考和解决问题的能力。
❝本节来详细介绍如何使用R语言来构建地理投影系统绘制世界地图，细节挺多的小编做了详细的注释；结果仅供参考❞ 加载R包 library(tidyverse) library(sf) library(camcorder) 导入数据 world <- read_sf("countries.geojson") %>% janitor::clean_names() %>% rmapshaper::ms_simplify(keep = 0.2) tomato_prod <- read_csv("tomato-
PCA，即主成分分析（Principal Component Analysis），是一种常用的降维技术，用于从高维数据中提取最重要的特征。
Google和Twitter刚发布它们综合实时流处理和批处理的Lambda架构，LinkedIn的Jay Kreps则对这种架构提出了质疑，指出实时处理和批处理其实是两种范式，将它们硬生生捆绑在一起会犯ORM框架一样的错误，并且提出一种类似EventSourcing或CQRS架构思路只要使用一个实时流处理框架解决两种框架捆绑在一起的问题。 以下为大意翻译，原文见这里Storm 作者Nathan Marz 发表了Lambda Architecture (见：How to beat the CAP theore
OpenCV中直方图反向投影算法详解与实现 一：直方图交叉 OpenCV中直方图反向投影算法实现来自一篇论文《Indexing Via Color Histograms》其作者有两位、是Michael
使用只追加存储来记录对数据采取的完整系列操作，而不是仅存储域中数据的当前状态。 该存储可作为记录系统，可用于具体化域对象。 这样一来，无需同步数据模型和业务域，从而简化复杂域中的任务，同时可提高性能、可扩展性和响应能力。 它还可提供事务数据一致性并保留可启用补偿操作的完整审核记录和历史记录。
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共享编码器和用于各种下游任务的任务头组成。它是在不同模式下使用未配对数据执行统一学习的第一次努力。实验表明，它可以处理从基础感知到实际应用和数据挖掘的广泛任务。
CQRS 的意思是“命令-查询责任隔离”。我们分离了命令(写请求)和查询(读请求)之间的责任。写请求和读请求由不同的对象处理。
目录 前言 geopandas简介 子区域数据分类统计 总结 一、前言 最近碰到一个需求，需要统计某省内的所有市的某数据分布情况信息。现有该省的数据分布情况以及该省的行政区划数据。我通过geopandas库实现了这一需求，在这里简单记录之，供需要的人借鉴。 二、geopandas简介 想必大家对pandas都不陌生，它是一个开源的强大的Python数据分析工具。pandas确实做到了灵活、快速、高效的进行数据处理，而geopandas是在pandas的基础上添加了对空间数据的支持，实现了读取空
CQRS全称Command Query Responsibility Segregation
看到耿大侠发了一篇怼InfoQ上的一篇译文的技术文章，仔细拜读之后，收获良多，在征得原作者的同意后，把文章发在这里，供大家品鉴，滋取养分。 大多数程序开发人员一定拜读过设计模式的相关文献，想必，也一定在自己的日常工作中，套用个别设计模式优化过自己的局部代码，在局部代码的优化上，设计模式是死的，当你把设计模式放在更宽广的领域，设计模式会变成活的。本文解析了命令模式从面向对象设计过渡到领域驱动设计的思维过程，为您打开视野提供帮助。下面让我们一起看下耿大侠的文章吧。 似曾相识 最近在InfoQ上看到一篇谈论命令
曾几何时，你是否疑惑于VO、PO、DTO、BO、POJO、Entity、MODEL的区别？
事件风暴 事件：PM关心真实事件 如：用户订单已发布，商品已发布 说明：关注点在于什么领域模型发生了什么变化。
不久前，我做了一个关于前端简洁架构（clean architecture on frontend）的演讲。在这篇文章中，我将概述那次演讲，并对其进行了一些扩展。
在互联网项目中，当业务规模越来越大，数据也越来越多，随之而来的就是数据库压力会越来越大。
上集：微服务业务开发三个难题－拆分、事务、查询（上） 上集我们阐述了使用微服务体系架构的关键障碍是领域模型，事务和查询，这三个障碍似乎和功能拆分具有天然的对抗。只要功能拆分了，就涉及这三个难题。 然后我们向你展示了一种解决方案就是将每个服务的业务逻辑实现为一组DDD聚合。然后每个事务只能更新或创建一个单独的聚合。然后通过事件来维护聚合（和服务）之间的数据一致性。 在本集中，我们将会向你介绍使用事件的时候遇到了一个新的问题，就是怎么样通过原子方式更新聚合和发布事件。然后会展示如何使用事件源来解决这个问题，
众所周知，PCA(principal component analysis)是一种数据降维的方式，能够有效的将高维数据转换为低维数据，进而降低模型训练所需要的计算资源。
ArcGIS中的地理处理允许您执行空间分析和建模以及自动执行GIS任务。典型的地理处理工具获取输入数据（要素类、栅格或表），执行地理处理任务，然后生成输出数据作为结果。ArcGIS包含数百种地理处理工具。地理处理工具的示例包括用于创建缓冲区、用于向表添加字段以及用于对地址表进行地理编码的工具。
距离测量是地理空间分析中的一个非常重要的功能，在气象数据处理中也会经常用到，例如查找最临近的气象站点、气象站点数据与其他数据匹配等操作。目前，针对不同的地球模型，计算地球上两点的距离，有三种不同的算法：
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