P7 大型系统架构一个架构模型 及相关问题 版本 创建(修订)者 日期 备注 1.0 殷剑 2010-6-11 1.1 殷剑 2010-6-21 增加关于软件工厂的问题的论述 一 总体架构 我在开发的过
2)MVC的优弱点: MVC让开发从原来的 webform中解脱出来,解决了层次清晰逻辑与UI的隔离以及服务端控件的一些瑕疵等诸多问题,但是MVC的弱点同时也存在.在MVC中我们的 Model时常变动,我们
当我面试架构师职位的候选人时,我通常会问一个这样的问题:“你认为架构师是否应该做一些编码工作?”而通常会得到下面两个反馈之一: “不,我正在寻找一个不再需要编码的职位。” “我喜欢继续编码,至
P75 1. 企业架构之架构建模第7章 2. 目录目的 架构建模方法总论 业务架构建模方法 数据架构建模方法 应用架构建模方法 技术架构设计方法 3. 培训目的能力提升 分析能力提升 规划能力提升 技术管理 统一规划方法指导
P19 1. 第2章 企业架构之业务架构 2. 业务架构共五类视图业务架 构主线B1 业务能力视图B2 业务管理视图B3 业务活动图B4 业务任务图B2 业务流程图派生企业 战略展现业务域、业务职能及其之间的
编者按:本文作者王庆友,前 1号店首席架构师,先后就职于 ebay、腾讯、1号店、找钢网,精通电商业务,擅长复杂系统业务建模和架构分析,目前在中国 B2B 第一电商公司找钢网担任首席架构师,微信号Brucetwins,欢迎一起聊架构。
(如HDFS、HBase)、日志 --->Flume--->ElasticSearch。 2、整体架构 Flume主要分为三个组件:Source、Channel、Sink;数据流如下图所示:
P84 1. 架构解剖之美 -类 -“编码规范”头顶三尺有神灵: 写代码是在和电脑交流; 是在和背后的人交流 2. 架构示意图编码规范 3. 代码质量三要素:可读、可维护、高效率1.可读性 规范而且好看 2.可维护性
P17 1. 郝源春 2012年8月1日软件架构设计(三)——软件架构视图实例 2. 一个架构视图是对于从某一角度或某一点上看到的系统所作的简化描述,描述中涵盖了系统的某一特定方面,而省略了与此方面无关的实体。
P56 1. 第5章企业架构之技术架构 2. 技术架构共12类视图技术架构 主线一T1 技术框架视图T2 信息系统视图T3 系统组件视图T4 系统逻辑 部署视图T2 系统集成视图派生应用 架构T3 系统接口视图派生T2
P22 1. 第6章企业架构之物理架构 2. 技术架构共12类视图技术架构 主线一T1 技术框架视图T2 信息系统视图T3 系统组件视图T4 系统逻辑 部署视图T2 系统集成视图派生应用 架构T3 系统接口视图派生T2
P48 第8章企业架构之治理架构 2. 2总体架构管理办法包括组织管理、架构资产、架构设计、架构管控和管理考核五等方面内容组织管理架构设计架构资产架构管控两级信息系统架构委员会 架构管理办公室 业务架构组、应用
P42 1. 第4章 企业架构之数据架构建设 2. 数据架构共六类视图数据架 构主线I1 数据主题 域视图I2 概念数据 模型视图I3 逻辑数据 模型视图I4 物理数据 模型视图I2 数据分布与 流转视图派生业务
P16 Java程序员必知的8大排序 2012-06-28 14:01 without0815 博客园 我要评论(2) 字号:T | T 本文主要详解了Java语言的8大排序的基本思想以及实例解读,详细请看下文
里有非常丰富的内置函数,很多我们都用过,但仍有很多的函数我们大部分人都不熟悉,可它们却十分的有用。这篇文章里,我列举了一些鲜为人知但会让你眼睛一亮的 PHP 函数。 levenshtein () 你有没有经历过需要知道两个
在大部分人眼里,Irina Blok 只是一个名不见经传的女人,然而她设计的一个 logo 却几乎已经家喻户晓、无处不在。 2010 年的一天,Irina Blok 带着 6 岁的女儿一起去影院观
大家好,很高兴通知大家蝉知企业门户系统1.8今天正式发布。蝉知1.8添加了站点留言、favicon管理、后台邮件发送配置和会员找回密码等功能。同时系统安全方面做了大量改进,区块功能添加了源代码支持,可以添加css和js代码。
很多时候,通过互联网发送或接收大文件和图片是一件令人头疼的事。压缩及解压缩工具正好可以应对这个问题。下面让我们快速浏览一些可以使得我们的工作更加轻松的开源工具。
借着人工智能的热潮,各种机器学习项目也迎来了一个爆发期。其中有一些因为背后的巨头支持或者稳定可靠的性能而广为人知,例如 Tensorflow、Caffe 和 Theano 等。但实际上,有为数更多的项目却并不为人
毫无疑问,机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热,而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子,比如 Netflix 的算法可以根据你以前看过的电影来进行电影推荐,而 Amazon 的算法则可以根据你以前买过的书来推荐书籍。