## 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 ![Image](/uploads/documents/d/6/7/4/d6747 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 技术点: 性能, 事务, 分布式, 安全等非功能性需求 工作内容: - 接收外部请求并响应: 如HTTP请求, 消息处理 事务管理 • 认证 • 缓存 • 日志 - 异常处理 • 配置 • Session 模型: • View

## JVM 内存模型 

## 领域建模的难与易 ## 王鹏 华为公司LS云计算培训方案架构师  王鹏 ⚪ 广东 深圳  ## 面向对象程序设计 问题空间 (需求) 对象：描述领域中的概念，具有一定的职责  解决方案空间（实现）对象：属性和行为的集合 《现代汉语大词典》 “ ## 任何孤立系统，都会 自发地朝熵值最大的方向演化。 热力学第二定律 发现概念的过程就是从世界的混沌中识别出不均匀，并将具备特定模式的不均匀封装成概念的过程。 ## 认识领域，提高清晰度  ![Image](

## 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

## 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  经典的三层架构 用户展现层  ## 避免贫血模型  ## 与基础设施的解耦 ![I

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 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。  ➢ 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

## 基于DDD领域建模中的 模版和工具实践 王海文 DDCHINA 大纲 01 业务分析 02 战略设计 03 战术设计 ## 个人介绍 王海文 用友网络高级技术架构师 智能制造领域耕耘多年 ➢致力于推动领域驱动设计  jpg) ## 如何在一周内成为一个领域专家？  ## 认知-入门-抽象-迭代  确认销售订单时自动进行库存预定。 3. 当所有原材料预定成功时，下达生产订单。 4.车间接到生产订单，从仓库去领料，开始组装手机。 5.车间完工之后，会生成完工报告，手机入库。 6.根据销售订单发货。 ## 最佳实践---领域分析设计过程  ## 最佳实践---工具

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"