添加测试服务0 码力 | 1 页 | 128.00 B | 1 年前3
领域驱动设计&中台/领域驱动架构透析与架构解耦## 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 jpg) ## 微服务架构  ## 领域驱动架构的演进 ## 经典的DDD分层架构  逻辑视图 开发视图 场景视图 进程视图 物理视图 面向集成人员 性能 可伸缩性 面向系统工程师 拓扑 通信 ## RUP 4+1 视图与DDD的关系 |RUP 4+1视图|领域驱动设计的模式与实践| |---|---| |场景视图|领域场景分析、用例图| |逻辑视图|限界上下文、上下文映射、分层架构| |进程视图|限界上下文、六边形架构、上下文映射| |物理视图|六边形架构|0 码力 | 29 页 | 3.02 MB | 2 年前3
数据迁移## 数据迁移 ## 存量 MySQL 迁移到 TiDB 服务 UDTS 产品支持 MySQL(5.5/5.6/5.7/8.0) 到 TiDB 的全量数据迁移,及增量数据同步。可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从 MySQL 切换至 TiDB。 ## 自建 TiDB 迁移到 TiDB 服务 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 服务。用户在源 TiDB 开启 Pump, Drainer 可进行数据增量同步。UDTS 与源端 Pump, Drainer 一起可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从自建 TiDB 切换至 TiDB 服务。 ## 为 TiDB 服务建立 MySQL 从库 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 MySQL 数据库。用户在 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 MySQL。UDTS 与 TiDB Binlog Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 MySQL 从库。 ## 为 TiDB 服务建立 TiDB 从库 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 数据库。用户在源 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 TiDB。UDTS 与 TiDB Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 TiDB 从 库。0 码力 | 2 页 | 42.01 KB | 1 年前3
领域驱动设计&中台/化繁为简--DDD驱动复杂业务软件架构的演进## 化繁为简 DDD驱动复杂业务软件架构的演进 广联达科技 白彦磊 DDCHINA ## CONTENTS 产品介绍 业务挑战及架构目标 架构演进 总结展望 ## CONTENTS ## CONTENT 产品介绍 业务挑战及架构目标 架构演进 总结展望 广联达BIM 土建计量平台 GTJ2018 ## 全过程、全流程、一站式平台 全过程 估概算 施工图预算 s/1/d/2/e/1d2ea6c4d390a9aa690cd196adad92b2/p4_1.jpg) 云检查 钢筋 检查 云指标 一站式平台 各阶段计量应用 BIM造价模型数据 云数据、协同应用 ## 产品特点 ## 产品特点 ## 业务复杂 多专业领域 BIM全过程流转 人机交互频繁 ## 产品规模大 350万+代码行  抽象建模 ## 应对复杂业务挑战的策略 领域驱动设计  领域拆分 ![Image]0 码力 | 33 页 | 1.25 MB | 2 年前3
202309 MeterSphere ⼀站式开源持续测试平台## MeterSphere 一站式开源持续测试平台 2023 年 9 月 持续测试的兴起与现状 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 ## 持续测试是持续交付发展的必然需求 ## 持续交付能力是企业核心竞争力 保证业务足够稳 ## 持续测试能力保障业务足够可靠 ## 催生 保证交付足够快  ## 为什么测试环节会成为持续交付中的瓶颈?  主要内容 • 可靠的测试环境 • benchstat • 例子与实践 ☐ 例1: 对代码块进行性能调优 ☐ 例2: Benchmark 的正确性分析 ☐ 例3: 其他的影响因素 • 假设检验的原理 • 局限与应对措施 • 总结 ## 教科书式的性能测试方法论 在《Software Testing: Principles and Practices》一书中归纳的性能测试方法论: 1. 搜集需求 2. 编写测试用例 3. 自动化性能测试用例 4. 执行性能测试用例 5. 分析性能测试结果 6. 性能调优 7. 性能基准测试(Performance Benchmarking) 8. 向客户推荐合适的配置 ## 可靠的测试环境 ## 什么是可靠的性能基准测试环境 ## 影响测试环境的软硬件因素 • 硬件: CPU 型号、温度、IO 等 软件:操作系统版本、当前系统调度的负载等0 码力 | 37 页 | 1.23 MB | 2 年前3
应用 waPC (rust) 做软件测试工具## RUST CHINA CONF 2023 第三届中国 Rust 开发者大会 6.17-6.18 @Shanghai ## 大家好! ## 应用 waPC (rust) 做软件测试工具 Alan poon 潘泳权   – 实现客户端SDK(Client Implementation) - 基于客户端SDK写测试案例(Test Case) ## • 问题 - 客户端SDK修改导致测试案例编不过 - 客户端SDK通常是使用方友好,而不是测试方友好 - 让服务端与客户端SDK耦合,容易过早陷入客户端SDK如何抽象更合理的细节,而不能专注于测试服务逻辑本身 ## 换个角度 • 直接基于协议测试呢? - 比如,基于 http.Client 类直接写测试案例 • 问题 - 代码相对冗长 代码相对冗长 - 业务逻辑表达不直观 - 写一些辅助函数能够略为改观,不过会有逐步写测试专用SDK的倾向 ## 七 牛当前做法 • 引入 httptest DSL 文法 - 更接近基于 http.Client 写测试案例的思路 - 但努力让代码更直白体现测试用意 1 #!/usr/bin/env qiniutest 4 # 这个例子算 qiniu httptest 工具的 Hello world0 码力 | 27 页 | 422.11 KB | 2 年前3
【PyTorch深度学习-龙龙老师】-测试版202112表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及时补充、甚至一些错误出现,因此本书以开源、免费地方式发布,希望一方面能够帮助初学者快速上手深度学习算法,另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量,修正测试版中的谬误之处,让本书变得更为完善。 本书虽然免费开放电子版,供个人学习使用,但是未经许可,不能用于任何个人或者企业的商业用途,违法盗版和销售,必究其法律责任。 2021年10月19日 龙龙老师 3.1 手写数字图片数据集 3.2 模型构建 3.3 误差计算 3.4 真的解决了吗 3.5 非线性模型 3.6 表达能力 3.7 优化方法 3.8 手写数字图片识别体验 3.9 小结 3.10 参考文献 第4章 PyTorch 基础 4.1 数据类型 4.2 数值精度 4.11 参考文献 第5章 PyTorch进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST测试实战 5.9 参考文献 第6章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层0 码力 | 439 页 | 29.91 MB | 2 年前3
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