相信通过前面几篇文章的介绍，大家对于 DDD 的相关理论以及实践的套路有了一定的理解，但是理解 DDD 理论和实践手段是一回事，能不能把这些理论知识实际应用到我们实际工作中又是另外一回事，因此本文通过实际的业务分析把之前文章中涉及的理论和手段全部带着大家走一遍，我想通过这种方式，让大家实际的感受下 DDD 落地过程中会遇到哪些问题以及我们应该怎样去解决这些问题。
从微服务组件的功能维度来讲，服务间通信是最基础的功能特性，这个功能模块是最适合作为微服务技术的切入点。
最近有学员再后台吐槽大厂对于知识图谱项目方面的考察深度提升了很多，面试问题一环接一环，把自己问的头皮发麻： 说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？ 为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？ 你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集？ 优化算法的选择做过哪些？为啥这么做？ ...... 大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟能详的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术也被大量应用于项目实践中。 尤其是知识图
电商卖货是很多产品的盈利方式之一，好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值，而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景：优惠券发放和直播卖货，画像平台可以在其中起到关键的辅助作用。
最近折腾了一下腾讯云最近上线的静态网站托管产品，结合腾讯云提供的 CloudBase CLI 工具，可以实现的第三方的任意一个服务器快速持续部署自己的 Hexo、VuePress、Hugo。
作为开发人员，你对复用这个概念一定不陌生。在开发过程中，我们把系统中通用的代码逻辑抽取出来，变成公共方法或公共类，然后在多个地方调用，这就是最简单的技术上的复用。
继续订单拆分，从服务化的角度，订单拆分业务可以做成一个单独的微服务，即拆分的框架和流程。
前面几篇文章介绍了性能测试中的核心术语和指标、常用测试策略、压测工具选型、性能需求分析以及性能测试能力分层和新手的学习路径，这几部分可以理解为做性能测试之前打基础的部分。
近期，公司的订单量一直在持续增加，客服经常被投诉到说我们的下单时间过长，有时要好几秒，然后客服 MM 就反映到我们技术部门，老板得知后就说，这怎么行呢？不能让我们可爱的用户等 1 秒以上才能创建好订单，你们得去改代码。
/ 云计算可能是从概念产生到实际产业化最快的技术 / 2006年，Amazon Web Services推出弹性计算云服务，该项服务使客户可以跳过建设数据中心和购买硬件的资本密集型流程，被称为Infrastructure as a Service，即IaaS。IaaS允许客户以“即用即付”的模式租用计算能力，从而可以面向更广泛的客户开放应用开发所必需的基础设施。 然而，应用程序仍然需要在硬件上构建，同时需要运行相关的后端系统，这同样需要大型工程团队全身心投入和关注后端基础设施，而不是只关注产品创新等。云计
生活中商家经常会遇到这样的问题：订单退款后优惠券没有被回收、退款过程中商家对营销资产没有直观的感知、黑产党尝试薅商家资产羊毛等，给商家造成了不好的体验。为了解决商家的上述难题，我们构建了营销逆向域，负责各种营销资产的逆向操作业务，包括资产的冻结、解冻、回收等能力。
我们都自诩面向对象编程，OOP思想更是熟读于心，然而随着业务日益复杂，代码越来越臃肿，这时感觉之前面向对象的理论也毫无用武之地。到底哪个环节出问题了？笔者认为造成这种局面的原因很大程度是我们忽视了业务建模和设计的重要性。我们通常启动一个项目后，架构师等技术人员会拿到产品人员的产品需求然后开始各种建模、各种拆分，也是在技术内部形成共识和就进入实施阶段。这实际就犯了一个严重的错误：技术和业务未达成业务模型的共识。2003年Eric Evans发布首版《领域驱动设计》实际就为了解决这个问题。领域驱动设计更大层面是提供了方法论的支持，所以在具体实施各有不同。今天我们就介绍下我们在实践过程领域驱动设计的一些经验与心得。
从今天起，开发小程序足足节省 18天 ！！！ 小程序云服务器 PAI 介绍 以前开发小程序 想快速投⼊市场试⽔，结果域名备案SSL证书就花半个⽉... 只接触过前端、Web，不知道如何上⼿后台，看过Demo不知道怎么下⼿，两眼摸⿊... ⼤型DevOps⼯具学习成本⾼，不使⽤发布⼯具每次登陆机器发布代码繁琐... 现在开发小程序 域名、环境、发布等不应该占用你时间的事情，你统统不用关心，小程序云服务器 PAI 帮你安排好！ 小程序云服务器 PAI
GitHub推出学生礼包计划已经有6年了。至今已经为150多万学生提供了免费的最佳实践开发工具和培训。这个项目的初衷是帮助学生利用真实的工具进行实操来获取项目经验，从而提高毕业生求职的命中率。
| 导语 ：你是否也曾被“快点儿吧，等到花都谢了”洗脑，为又爱又恨的欢乐豆决战到天亮，为何欢乐斗地主能风靡全国，经久不衰，还一直能平稳流畅运行？其背后究竟有哪些运维小妙招？可让整体研运效率显著提升，节省30%+人力成本？..... 作者简介：Leehom，腾讯游戏专家开发工程师，负责腾讯欢乐游戏大规模分布式服务器架构。有十余年微服务架构经验，擅长分布式系统领域，有丰富的高性能高可用实践经验，目前正带领团队完成云原生技术栈的全面转型。 背景 基本信息： 客户名称：腾讯欢乐斗地主 行业：IT服务/软件 游戏行业
每天，有无数网友跟小刘一样，登录i商城“打卡“。领积分、领流量、领优惠券、兑换礼品，参与益智小游戏。除此外，还可以进行充值、缴费、买手机、修手机、买手机、买流量、买数码产品、买小家电，甚至买母婴日化用品。
在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。 随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，Fa
任务调度是指系统为了自动完成特定任务，在约定的特定时刻去执行任务的过程。有了任务调度即可解放更多的人力由系统自动去执行任务。
在今年的 Google 游戏开发者峰会上，我们为开发者带来了各种工具和服务的更新和最新动态，这些工具和服务都旨在帮助您打造高质量的游戏体验，助力您的游戏业务稳步发展。本文将为您详细介绍如何使用它们，并帮助您的游戏取得成功。
这次我们走访了10家电商，今年618的安全考验7家欢喜3家愁。 为什么而愁？ 一些电商早早地就接入防刷，做好了准备，但实战来临时防护效果欠佳。一是高估了自研能力，二是对于刚起步的电商“新选手”，安全能力布局和对抗经验不够。618大促结束后用户开始抱怨没有抢到优惠券，企业管理者也感慨营销资金打了水漂。 那么要打赢这场安全战役，需要干掉哪些痛点？ 专业黑灰产瞄准“拼团砍价” 首当其冲的就是要迎战以羊毛党为代表的黑灰大军。黑灰产在今年“618”期间升级了作案手段。薅优惠券这种虚拟物资已经不能让他们满足了，低价
2019年“618大促”告一段落。作为上半年规模最大的促销活动，各大电商平台给出了最大的优惠力度，成绩也都再创新高。
目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。 YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。 从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。 从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标
应用背景：运营人员每天会整理当前俄乌冲突热门事件并通过Push推送给对军事感兴趣的用户，刚开始主要通过手动的方式在画像平台创建人群，然后导入到Push平台进行推送。为了降低人力成本并提高推送效率，运营人员希望人群每天可以自动更新，然后推送到Push平台并完成自动化推送。
零售行业构建线上商城小程序，结合会员推券、 积分兑换等功能，形成营销闭环，随时随地触达顾客。
任务调度 JDK 的几种实现方式如下： 1）多线程： 通过开启一个线程，while 循环执行业务逻辑，让线程 sleep 休眠，达到任务间隔执行。代码清单如下图所示：
YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。 YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。 它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB） 它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs 50 FPS）
作为云计算服务的重要组成部分，云服务器以其简单高效、安全可靠、弹性扩展的特性成为核心力量，构建了包括计算、网络、存储在内的综合服务平台。以腾讯云服务器为例，CVM不仅提供了镜像复制、快照备份等功能，还可以按实际使用计算费用。借此，用户可以在数分钟内获取并配置腾讯云服务器计算实例。值得一提的是，腾讯云服务器对于前沿的高性能计算也有较好的支持。今年初，腾讯云推出了高性能异构计算基础设施----FPGA云服务。
虽说微服务早已是一个老生常谈的话题了，在 infoq 或者 thoughtworks 上可以找到很多案例，不过可惜的是其中相当比例的案例是失败的案例，究其原因，除了技术门槛之外，主要是因为很多人脱离了实际情况，只是为了微服务而微服务。本文通过一个例子带领大家从头到尾体验一下微服务的演化过程，不仅要做到知其然，更要做到知其所以然。
书接上文我们使用docker部署好了 nginx gunicorn mysql django,本文将项目部署到腾讯云服务器中进行线上测试 【云原生 | Docker】部署 Django & Nginx & Gunicorn 【云原生| Docker】 部署 Django & mysql 项目
你，一个美丽可爱的运维，在一个月黑风高的夜（傍）晚，接到了老板建立一个运维平台的需求...... 接到任务的那一刻，你的内心是崩溃的，老板“很简单”的运维平台搭建需求，不仅仅要求业务，应用层，中间件，系统层的监控全覆盖，还要拥有告警和看板功能。与此同时，你也知道埋藏在这个需求下的隐性要求：高可用，高稳定性。想到上次系统宕机时老板的脸色，你瑟瑟发抖。 焦头烂额的你，隐约知道监控业内最有名气的开源运维工具 Prometheus 可以实现这个需求，于是紧急开始了网上冲浪，并且踌躇满志地打下了第一行代码。 两
到目前为止，根据我的经验，我注意到 web3 空间中的许多创建者在没有充分规划他们将提供给社区成员的实用程序的情况下匆忙构建项目。
前段时间知乎上“985计算机视觉研究生找不到工作怎么办？”问题，引发了将近80万+人的围观。 到底是什么原因导致找不到工作呢？首先我们来看看他的履历： 他目前是985高校研究生，方向是计算机视觉。成绩中等，无论文，无比赛经历，有项目经历。编程基础还可以，自认为在教研室算好的了，python用得比较熟，C++也会一点，PyTorch， TensorFlow，Keras等框架也用的还可以。 当初选择该方向时，深度学习正处于大热阶段，什么无人驾驶，人脸识别听起来就很高大上。然而，到了找工作的时候，发现就业形式和
优秀的代码在结构设计上松耦合易读易扩展，在领域实现上⾼内聚不对外暴漏实现细节不被外部⼲扰。
移动互联网的红利渐消，移动端用户的争夺已从增量市场转向存量市场。早年发展起来的平台早已进入红海期，目前的流量蓝海也不多，微信小程序就是其一，因此众多商家企业纷纷涌入这个流量蓝海。
来个需求就改一次代码，理所当然？反正修改也易，再CV一份，也不费脑。但每人每次改点，日积月累，再来新需求，后人改动量就大了。每人都无辜，都只是简单修改一点。但最终导致接盘侠无法维护，直接推翻老系统，写新系统（也算是创造就业机会了）。
结合用户输入的图片或文本，我们能智能创作出相关图像。支持多样风格，尤其注重东方审美。对于中文建筑风景、古诗词、水墨剪纸等风格，系统提供强大支持。同时，生成动漫、游戏风格图像，实现风格转换。为高质量内容创作和运营提供技术支持。
腾讯财报显示，微信月活跃用户已达到12亿，小程序能够引流的流量池越来越大。同样，商家的微信小程序用户也越来越活跃，电商类小程序交易量是去年同期的27倍，成为零售行业加码经营能力的标配工具。
Spring Boot是一个用于简化和加速Spring应用程序开发的开源框架。它是基于Spring框架的，但旨在更容易地创建独立的、生产级别的应用程序。以下是关于Spring Boot的简要介绍：
前两年，受疫情影响，国内外消费品行业都受到了巨大冲击；尤其是国内，最新的统计表明2022年比2021年的消费降低了2万亿。但随着疫情的影响逐渐减弱，随着政府的各项政策引导，相信2023年的第二季度开始会迎来消费复苏。各大消费品品牌也在尝试通过数字化、全渠道整合，构建全渠道会员系统。
智能客户服务是近年来在业务和技术领域崭露头角的热门话题，其核心是利用自然语言处理（NLP）技术来提升客户服务的效率和质量。本文将全面探讨NLP在智能客户服务中的关键应用，包括自动问答系统、情感分析、多语言支持等方面。通过详细的示例和实际案例，我们将深入了解如何利用NLP技术构建智能客户服务系统，以及这一趋势在未来的发展前景。
保证交付效率和质量把控是一项业务长远、稳定发展的必经之路，来自微信支付的张洪晖在第二届小程序云开发技术峰会上就介绍了高速发展的业务团队如何利用小程序云开发搞定持续交付和质量管控。
关于什么是架构，一种比较通俗的说法是 “最高层次的规划，难以改变的决定”，这些规划和决定奠定了事物未来发展的方向和最终的蓝图。 从这个意义上说，人生规划也是一种架构。选什么学校、学什么专业、进什么公司、找什么对象，过什么样的生活，都是自己人生的架构。 具体到软件架构，维基百科是这样定义的：“有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计”。系统的各个重要组成部分及其关系构成了系统的架构，这些组成部分可以是具体的功能模块，也可以是非功能的设计与决策，他们相互关系组成一个整体，共同构成了软
微信云托管上线后，有很多同学虽然表现出了极大的好奇心，但碍于对Docker、镜像和容器等概念的不了解望而却步。
随着公司业务的发展，订单类型的增多，没有进行抽象的发货逻辑随着迭代的推进难免会显得落后。当然，在迭代的过程中，也一直在优化，一直在演进，正所谓没有最好，只有符合当前业务现状的最合理。
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前面两节讨论了Java 8中的函数式数据处理，那是对38节到55节介绍的容器类的增强，它可以将对集合数据的多个操作以流水线的方式组合在一起。本节继续讨论Java 8的新功能，主要是一个新的类CompletableFuture，它是对65节到83节介绍的并发编程的增强，它可以方便地将多个有一定依赖关系的异步任务以流水线的方式组合在一起，大大简化多异步任务的开发。 之前介绍了那么多并发编程的内容，还有什么问题不能解决？CompletableFuture到底能解决什么问题？与之前介绍的内容有什么关系？具体如何使
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