好的领域模型应该长什么样子？ DDD说，领域模型应该是可以准确表达业务需求的模型。...战略设计环节，识别出业务场景下，系统的限界上下文。 在限界上下文中，提取语义相关和功能相关的用例，作为分析建模的重要输入。...领域服务应该是一系列活动集合，是领域服务下的关键环节。 在每个关键环节，对于不同用户身份，应该有规则映射处理细节，这部分规则可以有机的、结构化的可视化出来，便于沟通。...领域服务应该和领域挂钩，指导每个关键领域下应该有的活动有哪些。 要想实现这些活动集的复用，就需要明确输入和输出，看得清输入、输出、关键流程才敢去复用。...总结来说，领域、领域服务、领域节点、业务身份的关键规则、为领域服务复用的输入和输出，都是可以被可视化和配置化起来的。
不管怎么说，我是热爱“程序员”这个职业的，假如妹妹也有做程序员的意愿，那我这个做哥哥的就要给出 3 条真诚的建议了——这也是义不容辞的事情。...当然了，你可以指责我不是一名优秀的程序员，我接受，因为我的首要目标是做一名合格的程序员。 合格的程序员，有自己解决问题的手段，比如我的手段就是： 1）找度娘。 2）找谷歌。...02、一颗不是“玻璃”的心 不得不承认，年轻的时候，我的心非常非常的“玻璃”。把自己拿出来做例子，实在是情非得已啊。 把时间拨回到 7 年前，我当时还在苏州的一家日企工作。...领导在日本出差，被日本人骂的狗血喷头；而我，被领导的越洋电话骂的狗血喷头。当时气不过的我，躲在厕所委屈得流泪，还伴随着难以抑制的抽噎声。 当时的画面现在依然记忆犹新。...再写着写着，我发现写作水平也提高了（你可以翻看一下我以前写的文章，感受一下之前和现在之间的差距），所谓输出倒逼输入，技术功底也更扎实了，解决问题的知识库也更丰富了。如果稿费能再多点，就更完美了。
思考是什么样子的？ 加州大学伯克利分校(UC Berkeley)的神经科学家追踪了思想在大脑中的进展，清楚地显示了位于大脑前部的前额皮层是如何协调活动以帮助我们对感知做出反应的。...对于一个特别困难的任务，比如确定一个单词的反义词，大脑需要几秒钟的时间来做出反应，在此期间，前额叶皮层调动了大脑的其他区域，包括实际上看不见的记忆网络。...大脑的交接越快，人们的反应就越快。 有趣的是，研究人员发现，在最初的刺激出现时，大脑很早就开始准备运动区域做出反应，这表明我们甚至在知道反应是什么之前就已经准备好了。...，并检测薄的外部区域——思维发生的皮层的活动。...最初，听觉和视觉皮层的感觉区域激活以处理听觉或视觉线索。随后，主要在感觉皮层和前额叶皮层的区域激活，以提取刺激物的含义。前额叶皮层在这些过程中持续活跃，协调来自大脑不同区域的输入。
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我们中的许多人都会认为云是否值得如此大肆宣传，所以让我们看看它的一些好处，并决定云在未来几年的重要性。 云计算的好处 •灵活性和低成本是帮助云计算在未来几年占据主导地位的主要因素。...云提供24×7服务，具有最大的可扩展性。企业可以在其旅程中的任何时候按需采用云服务。云服务为他们的客户提供了一定的自由度，在这种自由度下，不需要复杂的it更新就可以解决带宽波动的问题。...在不久的将来，云的灵活性是非常重要的，因为它期待着敏捷的业务。 云服务可以用最低的成本和维护来实现。由于流感大流行导致了现金赤字，许多行业都在寻找成本效益高的方案来转变业务。...•混合云是另一个正在发展的特性，它将很快造福于各个行业。混合云系统增加了云服务的灵活性，并提供了更好的选择，因为它们可以从不同的供应商处访问。...去年，自从工业陷入危机以来，就有多起网络漏洞和黑客攻击的报道。未来几年将需要最佳的安全实践来保护数据。云可以被认为是最好的数据备份空间之一，它的安全性足以让黑客远离。
SSH 尝试攻击（SSH Hacking Attempt）是什么样子的 由于我的工作与安全软件设计以及政府合规性密切相关，我会不断地告诉自己：“如果它不安全，你最终会被黑客攻击”。...这个 “东西” 可以是任何事物 —— 服务器上的单个端口，网页上的某个 HTML 元素，甚至是具有多个服务器的网络。一旦设置完成，任何针对服务器的恶意流量都可以被研究分析，并转变为有用的信息。...我将跳过关于设置的 “血淋淋的” 细节，但如果你对此感兴趣，那么 “使用 Cowrie SSH Honeypot 来抓住入侵你的网络的攻击者” 这篇文章会是一个很棒的教程。...由于它在第一次尝试时就猜到了用户名/密码组合，我认为它是先前的一个攻击者在检查其访问权限。 这一切都是非常平淡且无聊的。我的工作是告诉人们，如果他们做不安全的事情，他们就会被黑客攻击！...3.png 我仍然对在我的蜜罐中的大量操作的结果感到有些厌倦，所以我避免了所有这些默认的 IoT 认证密码，并选择了两个新的组合来添加。
我们先想一个整个过程中会涉及到哪些流程： 域名解析 建立连接 发送请求 响应数据 渲染页面 首先当我们在浏览器里面输入https://www.baidu.com 过后我们想要的是去找百度的服务器请求数据...请求服务器必须要知道服务器的 ip 地址，光有域名地址是不行的。这个时候我们想到的就是需要根据域名去找到服务器的 ip 地址，所以会有个 DNS 解析的过程。...整个前端页面的渲染说一下就会，作为后端程序员，面试官应该不会问渲染的细节，如果被问到了那就很尴尬了。...其实这个题目可以有很多扩展的问题，比如有上面提到的 DNS 解析的过程是什么样子的和 TCP 连接的三次握手和四次挥手，还可以扩展一下 HTTP 协议和 HTTPS 协议的区别以及网络的七层结构是怎么样的...然后提到 Nginx 和负载均衡也还是可以问一下的，顺便问下自己的项目是如果做负载均衡的，在高并发的场景下是如何控制流量分配的以及扩容和容灾的。
我是你们的老朋友Java学术趴。今天给大家分享一下Python中的继承，大家可能都知道Java中存在继承，但是Java中的继承是单继承方式，而在Python中可以是单继承也可以是多继承的方式。...Dog()中继承的多个父类第一个是谁，其中的参数对应的是第一个继承父类中的参数个数和类型 dog = Dog('小黑', 3, '男') print(dog) # 小狗的名字叫做：小黑，小狗的年龄是：3...复制代码 类的传递过程中，我们把父类又称为基类，子类称为派生类，父类的属性和方法可以一级一级的传递到子类 所谓重写，就是子类中，有一个和父类相同名字的方法，在子类中的方法会覆盖重写与父类中同名的方法...子类继承父亲的类属性并且添加自己额外的属性 # 多继承。...：小黑，小狗的年龄是：3，小狗的性别是：男
从字面上看，语是说话，音是声音，助手是辅助的意思，合起来就是说话声音辅助，人与人之间交流可以通过语音即可完成沟通交流，不需要助手，然而，人和设备之间的语音交流，由于人和设备构造的不同，就必须给设备安装一个语音助手...，帮助设备理解人的说话的意思，设备才会正确执行人的语音的命令。...image.png 未来的语音助手是什么样子的？ 如果只能理解简单的人的语音，那这样的软件还有未来？答案是没有未来的，有没有办法让语音助手拥有人一样的思考模仿能力？...总之，计算机技术的日益发展，语音助手变得越来越AI（人工智能），直到完全接近人的思考模仿方式。...话说回来，当下的语音助手自从增加AI技术在里面，能理解一定复杂度的语音内容并正确执行操作，确实带给人们很多的方便，送上一句话概括语音助手，未来可期，当下好用。
作为前端同学，即使你没有去主动了解过，应该也或多或少听说过ECMA、ECMAScript、TC39、ES6这些词，你可能对这些名词代表的概念一知半解甚至是从未了解过，这是非常正常的，因为不知道这些名词的意义并不影响你将各种...Top-level await (stage4) proposal-top-level-await这个提案感觉就没有啥展开描述的必要了，很多人应该已经用上了。...这一提案同样解决了模块类型与其 MIME 类型不符的情况，并且，和现在如火如荼的基于 ESM 的 Bundleless 工具结合应该会有奇妙的化学反应，期待 Vite3.0 能安排上这个提案。...对于装饰器的实现与编译结果会始终保留，就像JSX一样。如果你对它的历史与发展方向有兴趣，可以读一读 是否应该在 production 里使用 typescript 的 decorator？...而是用Promise.try，它将捕获 db.getUserById(id) 中的同步错误（就像 .then 一样，区别主要在try不需要前面跟着一个promise实例），这样子所有同步错误就都能被捕获了
无论是机器语言，还是汇编语言，还是高级程序设计语言，都会涉及这个概念，它决定了你写的代码会按照怎样的路径运行，也决定着计算机和用户之间的交互方式。 我们看看 Java 语言的流程控制是什么样的？...输入和输出 我们编程都是为了解决某个实际问题，比如写一个加法程序，我们是为了获得两个数的和是多少。 那你会发现，程序有个重要的特点，就是接收输入，然后进行处理，最后输出结果。...那 Java 是怎么接收输入的呢？ Scanner 介绍 Java 提供了 Scanner 工具类，我们可以通过这个工具类来获取用户的输入。...(); // 读取输入的整数，非整数会抛异常(InputMismatchException) int nextInt = scanner.nextInt(); System.in 是标准的输入流，使用它可以接收键盘输入或其他指定数据源的数据...样例代码有三次控制台输入，我们输入以下数据看下输出： 我是蜗牛 蜗牛666 8 第一行输入的字符串后边有空格，第二行输入的字符串前后都有空格。
越来越多的组织在云中实现这一目标，以实现更高的速度和更低的成本。微软Azure公司副总裁Julia White指出，越来越多的数据可能已经存在于云中，以及组织想要使用这些数据的服务。...他们很快意识到分析是其基础，他们开始问‘我的分析和我的数据仓库的状态是什么?’，而且往往不够好。” Power BI的普及也推动了更多的微软客户进行云计算分析。...Data构建的)之间的开放数据计划(ODI)数据湖并将最终整合来自更多软件供应商的数据。...理解它们的方法不仅仅是关注它们提供的工具，还要关注它们所服务的用户以及它们如何协同工作。这是因为企业通常拥有的数据在多个数据存储中分散，创建现代数据仓库的第一步是整合所有这些孤岛。...现代数据仓库汇集了任何规模的数据，通过分析仪表板、运营报告或高级分析提供洞察力。 数据湖附近的仓库 这些场景的复杂性就是数据仓库和数据湖之间的界限开始在云中看起来有些混乱的原因。
前言 " ES 使用过程中常用的就是查询以及检索，那查询和检索的过程，什么样的呢？...接收请求的节点会将数据返回给协调节点，协调节点会将数据返回给Client。 可以通过 preference 参数指定执行操作的节点或分片。默认为随机。...节点就是协调节点（coordinating node） 协调节点进行分词等操作后，去查询所有的 shard （primary shard 和 replica shard 选择一个） 所有 shard 将满足条件的数据...id 排序字段 等信息返回给路由节点 路由节点重新进行排序，截取数据后，获取到真正需要返回的数据的 id 路由节点再次请求对应的 shard （此时有 id 了，可以直接定位到对应shard） 获取到全量数据...，返回给 Client 3 总结 主要介绍了 ES 查询以及检索的流程，不足及错误之处欢迎指正。
主角torch.nn.LSTM() 初始化时要传入的参数 | Args: | input_size: The number of expected features in the input...Default: 0 input_size：一般是词嵌入的大小 hidden_size：隐含层的维度 num_layers：默认是1，单层LSTM bias：是否使用bias batch_first...：默认为False，如果设置为True，则表示第一个维度表示的是batch_size dropout：直接看英文吧 bidirectional：默认为False，表示单向LSTM，当设置为True，...表示为双向LSTM，一般和num_layers配合使用（需要注意的是当该项设置为True时，将num_layers设置为1，表示由1个双向LSTM构成） 模型输入输出-单向LSTM import torch...模型输入输出-双向LSTM 首先我们要明确： output ：（seq_len, batch, num_directions * hidden_size） h_n：(num_layers * num_directions
云安全的工作原理是什么？本节就带大家详细了解一下！什么是云安全？...云安全可以被认为是网络安全的一个元素，专门用于维护位于由一个或多个第三方部分或全部控制的服务器上的数据、应用程序和服务的机密性、完整性和可用性。说的直白点就是保护你放在云上的东西。...登录的凭据怎么保证通用呢？这就是云安全要施展拳脚的地方。云安全最大的威胁是什么？1、外部数据泄露这个非常常见，尤其是公司的核心部门，比如财务部等，经常会受到DDoS攻击，泄露数据。...4、消除不必要的云服务定期去检查系统中是否有闲置的服务，这些闲置的服务会有前员工的足迹，不及时清理也会有相应的风险。...5、合理用人云服务就像生活中的基础设施，虽然是基础，但是极其重要，所以最好安排一些有相关专业技能的人来维护。云安全的未来是什么？
下图即为人类的自噬相关通路。 ? 2. 关键词检索 可以直接在搜索框内输入想要查询的信号通路名称或者基因名称进行搜索。...我们以基因TP53为例，点击首页的KEGG PATHWAY进入类别页面，选择种属“人”，在输入框内输入基因名称“TP53”，点击search。前缀hsa是人类物种名称的缩写，至于如何查找物种缩写？...通路图的框填充绿色（没有填充色的表示该物种没有该基因），通路中的框链接该物种对应该基因的信息，但1个框体并不一定代表1个基因，有可能是多个基因家族，鼠标置于框上即可看到包含多个基因。 ?...通过基因信息数据库 在KEGG首页搜索框内输入基因名称，以TP53为例： ? 会出现关于基因TP53在KEGG数据库中的搜索结果。 ?...包括全基因组中的所有蛋白编码基因的氨基酸序列相似性的信息，这些信息是从KEGG中的GENES数据库计算得到的。
举个栗子 在介绍LSTM各种参数含义之前我们还是需要先用一个例子(参考LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？...所以RecurrentNNs的结构图应该这样画，在理解上才会更清晰些，对比MLP，也一目了然。(为了简约，只画了4个time-steps ）…… ?...batch, hidden_size): 结合下图应该比较好理解第一个参数的含义num_layers * num_directions， 即LSTM的层数乘以方向数量。...3、 代码示例 rnn = nn.LSTM(10, 20, 2) # 一个单词向量长度为10，隐藏层节点数为20，LSTM有2层 input = torch.randn(5, 3, 10) # 输入数据由...神经网络输入输出究竟是怎样的？
C:\Users\Admin>python Python 3.8.5 (default, Sep 3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 ...
LSTM()函数 输入参数 参数有input_size, hidden_size, num_layers, bias, batch_first, dropout, bidrectional....常用的就是Input_size就是输入的大小，一般就是多维度的最后一个维度的值。 hidden_size 是输出的维度，也是指输出数据的维度的最后一个维度的大小。...=0.5,bidirectional=True) 上面就定义了一个双向LSTM，输入的最后一个维度为10，比如说(50,64,10),其中50为每个序列的长度，64为批量大小，10就是50个元素中每个元素对应的向量长度...输出 结果包含：output, (h_n, c_n) output的维度：除了最后一个维度外前面的维度和输入的唯独相同，大小为（序列长度，批量大小，方向数 * 隐藏层大小） 如果是单向lstm，最后一个维度是输入参数里边的...输出的output的最后一个维度上乘了方向数，而h_n, c_n的第一个维度上乘了方向数； 对于单向LSTM而言，h_n是output的最后层的值，即output[-1] = h_n
VOC（客户之声）是什么？VOC（客户之声）是一种研究技术，它描绘出客户的详细愿望和需求。简而言之，它意味着倾听客户对产品或服务的看法。例如，倾听客户的意见可以帮助你创造最佳的客户体验。...一个全面的 VoC 计划应该包括三个不同的反馈阶段：收集、分析和采取行动。虽然许多公司只收集反馈，但如果你想真正了解客户，并为他们提供真正的价值，那么这个过程还有很长。...你应该有一个 VoC 软件，它不仅能收集 VoC 数据，还能让你的团队分析数据并采取行动。图片一份合格的VOC（客户之声）调查是什么样子的呢？本文认为以下几件事情需要牢记：保持调查简短。...公司向客户发送数页的调查问卷来衡量他们满意度的日子已经一去不复返了。你的大多数客户根本没有时间浏览和回答这些冗长的调查。这对他们来说很麻烦，而且很有可能导致我们所说的“调查疲劳”。互动是关键。...根据你的目标，有适当的问题和不适当的问题。例如，你不会要求某人在进入你的网站或成为客户之前提供净推荐分数（NPS）。这就是说时机相当重要，调查应根据具体场景而定。
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