## 实现PostgreSQL逻辑复制实战 王青松 神州飞象(北京)数据科技有限公司 ## 简介 PG WAL Other DB 逻辑复制的功能是从PG的WAL日志中，读取数据库更新信息，然后“翻译”（Decode）成逻辑的形式，可发送到远程从库做数据同步。 ## 为什么要选择逻辑复制？  ## 逻辑复制架构图 逻辑解码 产生SQL+数据 MQ消息队列 DB重放语句 Master LOGICAL SQL语句 数据  ## 逻辑复制特点  它兼顾有基于触发器复制技术的灵活性 同时又有基于日志复制技术的高效性 它使用发布/订阅模型对选择性的数据复制相对物理复制来说是非常方便 ## 特性 logical 逻辑解码 复制槽位技术 自定义输出插件

## 机器学习-逻辑回归 黄海广 副教授 2022年02月 ## 本章目录 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 ### 1. 分类问题 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 ## 分类问题 ## 监督学习的最主要类型 ## ✓ 分类（Classification） (One-vs-Rest) 一对多 (一对余) ### 2. Sigmoid函数 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 ### 2. Sigmoid函数 ## Sigmoid 函数 $ \sigma(z) $ 代表一个常用的逻辑函数（logistic function）为S形函数（Sigmoid function） 则： $ \sigma(z)= \sigma(z)=g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}\quad z=w^{\mathrm{T}}x+b $ 合起来，我们得到逻辑回归模型的假设函数： $$ \mathrm{L}\big(\hat{y},y\big)=-y\log(\hat{y})-(1-y)\log(1-\hat{y}\big) $$ ![Image](/uploads/documents/2/e/3/d/2e3d4480f

## 用状态机封装领域逻辑 潘加宇 DDCHINA CONTENTS 01 状态机的作用 02 状态机要点和建模思路 03 状态机的实现 ## 危险！ 小孩耍大枪 ## 危险！ ➢ Research? Re-Search? ➢ 连Re-Search都没有，随意发明新词 ➢ Subdomain? 主题图。 SECOND EDITION OBJECT-ORIENTED ANALYSIS 学校里经常教的 ## 作用 |图形|视角|映射到实现| |---|---|---| |类图|全局、静态|类的签名| |序列图|局部（用例）、动态|类之间的协作| |状态机图|类、动态|所有的逻辑| ## 三 个不同的图 ## 0 答对问题有奖金 金额从2.56元到20.48元 请扫我微信以便当场转账 加微信时烦告知尊姓大名 ## 作用 ➢都以为自己在做正常的事情， 系统却出问题了 条件语句？泛化？不重要了 对象  状态保护 逻辑内移 ## 作用 专家原则、可视原则 减少get/set Open 接口变简单 Close Close Open Open Withdraw[banlance

0 码力 | 30 页 | 1.75 MB | 2 年前

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水平扩展性：利用分布式事务实现钱包集群的的水平扩展，应对高达100万TPS的流量 可演化性：业务逻辑与底层 API 解耦，当业务发生改变时，底层 API 不用改变 ## 分布式账务系统 ## 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石 ## 存算分离 ● 事务层与账户层分离 ● 独立水平扩展 ## 读写分离 CQRS Event Sourcing ● 针对读场景，写场景分别优化 ## API

如何完成这个较复杂任务？  与领域专家聊 透概念、逻辑  实现能描述需求的领域模型 ![ Dudget.WebApi 上下文划分 定代码架构 ## 如何与领域专家聊？ 1. 问清楚每个关键的业务概念、事件、关系 2.问清楚每个数据信息产生或变化时背后的逻辑 3.带着DDD的知识与领域专家交流与验证需求 ## 关键的业务逻辑 ||总额|可用余额|被占用金额|被执行金额| |---|---|---|---|---| |预算申请|加|加|不变|不变| |预算调配|变化|变化|不变|不变| |55|}||||||包|| |100%|100%|100%|100%|100%|100%|100%|100%|100%| ## 此项目运用DDD带来的好处 设计完全满足需求 设计直接映射代码 有效分层 业务逻辑 技术分离 响应变化 定位缺陷 约束团队开发节奏 ## THANK YOU DDCHINA

微信扫一扫关注我们 扫码填问卷，免费领资料 # Django、Vue 和 Element UI 前后端原理论述 作者：M&T. ## 这是一篇什么文章？ 一篇你对测试开发工作感兴趣，想了解系统工作逻辑的文章。 一篇是你在开始动手搭建环境前需要了解各工具原理的文章。 这是一篇你真正开始前需要查阅的文章。 本文介绍了前后端工作原理，前后端搭建的流程、搭建过程中需要用到的技术以及开发环境版本。 相应的数据处理，并返回响应数据给前端。 前端接收到后端返回的数据，并根据数据更新页面展示，实现与用户的交互。 总体而言，这种前后端分离的开发模式有助于实现前后端开发的解耦，使得各自的开发工作更加专注和高效。前端负责用户界面的呈现和交互，后端负责数据处理和业务逻辑，通过 API 接口进行数据传输和交互，从而实现一个完整的 Web 应用。 ## 二、 搭建流程 ### 2.1 后端搭建流程 安 下载安装包 ## 一 安装 WSL  工具间逻辑关系 ## 1、 WSL 是什么 WSL（Windows Subsystem for Linux）是 Windows 操作系统中的一个子系统，它允许用户在 Windows 系统中运行 Linux

## 深度学习-神经网络的编程基础 黄海广 副教授 2023年03月 ## 本章目录 01 二分类与逻辑回归 02 梯度下降 03 计算图 04 向量化 ### 1. 二分类与逻辑回归 ## 01 二分类与逻辑回归 02 梯度下降 03 计算图 04 向量化 ## 符号定义 }] $ ：对应表示所有训练数据集的输出值，维度为 $ 1 \times m $ 。 ## 逻辑回归 ## Logistic Regression 经典的分类算法,简单、有效, 目前用到最多的机器学习分类算法之一。 $ \sigma(z) $ 代表一个常用的逻辑函数（logistic function） 为S形函数（Sigmoid function） $$ z=w^{T}x+b\\ z=w^{T}x+b\\ 则:\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} $$ 合起来，我们得到逻辑回归模型的假设函数： $$ L\big(\hat{y},y\big)=-y\log(\hat{y})-(1-y)\log(1-\hat{y}\big) $$ ![Image](/uploads/documents/4/0/4/6/4046f21cefea4d55fb350249dbd14da4/p5_1