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    DDD领域驱动设计在微服务架构的应用

    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。

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    国产开源MIT开源协议,MES管理系统,最值得信赖的新一代工厂管家

    iMES工厂管家——您的新一代工厂助手 功能模块 基础数据【工艺路线,绩效工资配置,产品定义,物料清单,单位管理,不良品项,工序,通知管理,车间设置】 自定义配置【自定义编号规则】 库存管理【出库单,入库单,库存收发明细,库存余额】 生产管理【销售订单,生产计划,装配工单,工单,任务,报工】 系统管理【用户管理,部门管理,消息推送,权限管理,角色管理,菜单设置,数据字典,系统日志,角色管理(tree),版本发布记录,用户管理(tree)】 报表管理【员工绩效,工资报表,不良品项分部,不良品项汇总,生产报表,

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    沙龙报名 | 云海机器学习Meetup,5月6日上海

    携程作为中国领先的综合性旅行服务公司,每天向超过2.5亿会员提供全方位的旅行服务。拥有海量的用户行为数据、订单数据、供应商操作数据和员工操作数据等。 云海是携程旗下的大数据算法竞赛平台,旨在发掘和培养优秀的大数据人才,以“众创、众智、众包”的新模式,共同探索大数据机器学习的无限潜能。 云海大数据算法竞赛是携程主办的顶级算法竞赛,通过开放数据让所有对机器学习感兴趣的人有机会应用算法来解决旅游行业的实际问题。 通过举办机器学习沙龙,云海希望聚集来自各地的数据科学爱好者,切磋技艺、合作交流、并成为好友,在沙龙讨论

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    聚焦人效,餐饮企业如何构建数据驱动的人力运营模式?

    疫情过后,餐饮行业无疑迎来大爆发,国家统计局数据显示,餐饮市场收入总规模已超越2019年同期,各大上市餐饮企业的2023年半年报业绩同样喜人,营收利润期实现双增长,2023年前8个月餐饮大盘实现5年来最好成绩。 行业强势复苏的背后也是全面加剧的竞争。餐饮创业开启生存竞速赛,大量企业被市场淘汰,对比近3年数据,除中式正餐、火锅、烧烤,其他品类的人均消费皆出现不同幅度的下降趋势,餐饮品牌提升营业利润普遍面临压力。数字化正成为餐饮业转型升级的重要途径,中国连锁经营协会的数据显示,目前近2/3的头部餐饮企业高度认可数字化转型的必要性,在规模化发展过程中,进入深水区的餐饮品牌企业通过利用新型技术手段降本增效,扩大利润收入。

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    OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)

    在之前的文章中,已介绍过APS及规划的相关内容,并对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍,接下来的文章中,我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作业的小程序,并在这个小程序的基础上对OptaPlanner中更多的概念,功能,及使用方法进行讲解。但在此之前,我需要先讲解一下OptaPlanner在进行规则运算的原理。所以,本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容,作为后续通过示例深入讲解的基础。但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法,毕竟我们的目标不是写一个新的规划引擎出来,更不是要研究各种寻优算法;只是理解一些概念,用于理解OptaPlanner是依据什么找出一个相对优解的。以便在接下来的一系列文章中,可以快速无障碍地理解我所讲解的更细化的OptaPlanner功能。

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