## 架构分层模型适配 有效防止架构腐化实践 吴雪峰@201811 DDCHINA ## CONTENTS 01 DDD分层参考架构 02 严纪律 防腐化 — 分层模型适配 03 分层模型适配实例 ## DDD分层参考架构 ## DDD分层参考架构 前端应用  给用户提供界面，关注用户交互和体验 为前端应用提供API服务，关注事务和分布式等技术性问题 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 访问外界系统（调用外界系统）的技术相关实现。 分层依据: 干系人和技术点 ## DDD分层参考架构 - 前端应用 前端应用 UX关注的层  DDD重点关注后台业务服务，不解决前端交互问题 干系人: 终端用户 诉求: 良好的用户体验 技术点: 人机交互设计和实现 ## DDD分层参考架构 前端应用 技术人员关注的层 API服务 业务领域 基础设施 ## 为前端和第三方应用提供API服务，关注服务编排，事务和分布式等 干系人: 应用开发人员 诉求: 灵活易使用的API

## JVM 内存模型 

Greenplum 架构概览 基本拓拉结构 GP 基本查询流程 segmentl Segment 2 上，吉站可为 Gygenglum [后科称 GP 对是个PogigreSoL 实明和。GP 对外主代的入口，并用户雪上并行 情人 上| aaase 这He，人的入对 Segment 渤行;Standby aster 有为 aster 提供可用 Segment 半分兴和分区，具的人上和分区和全 下中过 二 人 了，Gp 在鲜于是对于则从所上可以基于和的全方式，人可以和反基于玖全方下并且 SS、NDFS 等印信 Postgresgl 《SA下疝称PG) 有有的是的cy5 模型，用 cent-Serv Te 和直到 时，寺有 过 ostoresot 3 FE E chent bp所间pG的Postmaster

# NACOS 架构与原理 NACOS ARCHITECTURE & PRINCIPLES. 一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 易用·稳定·实时·规模 NΛCOs. 特别鸣谢：  ![Imag 6 推荐序 7 前言 9 序言 9 简介 13 Nacos 简介 13 Nacos 架构 17 Nacos 总体设计 17 Nacos 架构 17 Nacos 配置模型 21 Nacos 内核设计 28 Nacos 一致性协议 28 Nacos 自研 Distro 协议 38 Nacos 寻址机制 56 Nacos 服务发现模块 63 Nacos 注册中心的设计原理 63 Nacos 注册中心服务数据模型 80 Nacos 健康检查机制 89 Nacos 配置管理模块 97 配置一致性模型 97 Nacos 高可用设计 100 Nacos 高可用设计 100 Nacos 鉴权插件 103

李泽辰，Gitee 主编 李涛，APUS董事长兼CEO 2023年12月发布 设计：张琪 ## LLM 技术报告 大语言模型（LLM）技术作为人工智能领域的一项重要创新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。以 GPT 系列为代表，LLM 以其在自 以其在自然语言处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引擎。 LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处理领域，GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发等方面，LLM 技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发，将深入探讨 LLM 技术的背景、基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。 ## LLM Tech Map ## 大模型 ➢ 备案上线的中国大模型 知名大模型 知名大模型应用 LLMOps 大模型聚合平台 ## 工具和平台 ➢ 开发工具 插件、IDE、终端代码生成工具 ## AI 编程 ## 算力 ## 基础设施 向量数据库 数据库向量支持 ➢ 大模型框架、微调 (Fine Tuning) ➢ 大模型训练平台与工具 ## LLM Agent

RUST CHINA CONF 2023 第三届中国 Rust 开发者大会 王俊吉 6.17-6.18 @Shanghai ## Outline ## RustBelt - Rust 的形式化语义模型 Background Rust Semantics • RustBelt Project • Type System • Rust Types Overview • The own Predict

AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； - 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 - 基础模型和聊天模型都支持多种语言； - 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 微信群。很期待见到你们！ ## 文档 ### 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5，您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库，并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。我们建议您安装最新版本的 transformers 库，或者至少安装 4.37.0 版本。 #### 1.1.1 Pip 安装 pip install transformers -U #### 我们建议您首先尝试使用 transformers 进行推理。请确保已安装了 transformers>=4.37.0 版本。以下是一个非常简单的代码片段示例，展示如何运行 Qwen1.5-Chat 模型，其中包含 Qwen1.5-7B-Chat 的实例： from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda"

## 深度学习-序列模型 黄海广 副教授 2023年05月 ## 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 ## 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### ### 1. 序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。  ## 数学符号 在这里 $ x^{<1>} $ 表示Harry这个单词，它就是一个第4075行是1，其余值都是0的向 卷积神经网络或全连接网络的局限性 · 同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功能不足 ## • 循环神经网络可以解决时序问题 · 基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息 它是如何实现的？ ### 2. 循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 2. 循环神经网络(RNN)

## 微服务架构云端应用 好雨云创始人 刘凡 ## 自我介绍 刘凡，好雨云创始人兼CEO。曾任澳客网 CTO和CEO职位。拥有超过12年互联网产品开发和管理经验，专注于互联网技术架构设计，对产品设计、敏捷开发、安全、OKRs、大数据等领域有深入研究。推崇反应式编程（http://www.reactivemanifesto.org/），并在多个产品中成功应用。 ## 大纲 01 微服务架构介绍 02 02 架构模式 03 应用 ## 01 微服务架构 介绍 微服务架构（Microservices Architecture）是将应用拆分成小业务单元开发和部署，使用轻量级协议通信，通过协同工作实现应用逻辑的架构模式。  ## 改变 按职能划分 Mesos Scala with JVM Container Focus on efficient datacenter deployment at scale ## 02 ## 架构模式 ## 一 体化架构模式  数据库 ## 聚合模式

领域驱动 架构透析与架构解耦 张逸 DDCHINA ## 内容 01 领域的边界 02 领域驱动架构的演进 03 DDD与C4模型 04 DDD与RUP 4+1视图 ## 领域的边界 ## 整洁架构  ## 六 边形架构 | a1b93a093b0107faff0bb8ee20e/p5_1.jpg) ## 微服务架构  ## 领域驱动架构的演进 ## 经典的DDD分层架构  ## 经典的DDD分层架构  ## 经典的三层架构 用户展现层 ![Image](/uploads/documents/7/5/a/b/75abaa1b93a09