模型与我的应用程序耦合不紧密 - 腾讯云开发者社区

如何实现“使用而不耦合” 1. 抽象层的使用实现“使用而不耦合”的一个关键策略是引入抽象层。...这意味着在应用程序和框架之间建立一个中间层，这个层负责与框架交互，而应用程序的其他部分则尽可能避免直接依赖于框架的具体实现。 2....依赖注入依赖注入（DI）是一种减少耦合的有效手段。它允许应用程序在运行时接收依赖项，而不是在编译时硬编码。这提高了代码的灵活性和可测试性。...挑战与解决方案尽管“使用而不耦合”的理念在理论上具有吸引力，但在实践中却面临诸多挑战：性能权衡：引入额外的抽象层可能会带来性能开销。复杂性增加：过度设计可能导致系统变得不必要地复杂。...结论 “你可以使用框架，但不要与它耦合”是一种理想的软件开发原则，它强调了在利用框架提供的便利的同时，保持应用程序的灵活性和可维护性。

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双向耦合WRF-CMAQ模型的降尺度应用

本研究使用CESM模式降尺度驱动双向耦合的WRF-CMAQ模式进行了四组模拟，第一组为CESM驱动的2006-2010年的基准实验，用于评价模型性能；第二组为CESM驱动的2006-2010年关闭气溶胶直接辐射效应的敏感性实验...，用于评估气溶胶直接辐射效应对区域气候和空气质量的影响；第三组和第四组为NCEP再分析资料驱动的2013年基准实验，用于评估模型的一些改进对模拟效果提升的影响。...对多年模拟的气候结果来看，模型对2米气温和2米相对湿度都模拟较好，相关系数分别达到0.97和0.72；风速和降水分别高估22.2%和27.4%。...模型对主要变量柱浓度的模拟也较好，CO、NO2、HCHO、O3的柱浓度偏差分别为-11.7%、18.3%、-4.0%、16.4%。 ? 对2013年1月、4月、7月的空气质量分别进行模拟。...模型基本能够复现重点地区污染物的时间序列，京津冀、长三角地区夜间PM2.5浓度的高估可能与湍流边界层参数化方案的偏差有关。 ? ?

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CAPTAIN HOOK - 如何（不）寻找 JAVA 应用程序中的漏洞

寻找 Java 应用程序漏洞的好时机！在过去的几个月里，我一直在尝试构建一个名为Captain Hook的工具，它使用动态方法来查找大型闭源 Java 应用程序的一些有趣（安全方面）特性。...记录或不记录的内容应该是可定制的，并且默认为一组通常危险的本机 Java 方法。...目标 0 - 选择一个典型的目标为了创建一个工具来帮助审计人员发现大型闭源 Java 应用程序中的漏洞，其中很大一部分是识别典型的“大型闭源 Java 应用程序”并尝试使用我的工具重新发现公共漏洞。...与我之前提到的典型目标相比，它的启动速度非常快，这可以挽救生命，因为我无法计算导致 JVM 崩溃的次数...... exec exec import java.io.*; import java.util...所以我写了一个 Java 程序，就像一个调试器，它通过 UNIX 套接字与我的主 CLI（用 Python 编写）进行通信，这个过程很简单：在所需方法上设置断点；当断点命中时，调用一组 Java 调试接口方法来检索父调用和这些调用的参数

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SQL练习之不破坏应用程序现有查询的修改模式

当我还是一个菜鸟的时候,当然现在也是,当我的软件需求发生变化时，并且数据库设计同样要求发生变化，我通常会放弃原有的代码(或者对原有的代码进行大改)，先在我知道了两个不破坏应用程序现有查询的修改模式...),然后这种做法虽然快速地解决了当前的问题,但是从长远的角度看会引起跟多的问题，这样我们有两个应用程序需要维护(并且这两个应用程序在功能上基本接近),所以这种方法不具有伸缩性，并且随着办公室的增加会使问题变得更加糟糕...INTO Equipment VALUES('50431','19寸监视器',GETDATE()) 代码如下: SELECT * FROM Equipment image.png 1、通过修改表的方式完成不破坏应用程序现有查询的修改模式...因此,如果原来的INSERT语句为: INSERT INTO Equipment VALUES('50431','19寸监视器',GETDATE()) DBMS会报错：列名或所提供值的数目与表定义不匹配...2、第二种模式通过代替表的视图来完成不破坏应用程序现有查询的修改模式另一种方式是把现有的设备数据复制到新设计的设备表中,然后将新表中的每一行数据都归为老办公室的,如果设备有移动,那就做相应数据的更改，

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【调参经验】图像分类模型的调参经验前言调参经验与我交流

前言用深度学习做图像分类任务也有近一年时间了，从最初模型的准确率只有60%到后来调到有80%，再到最后的90%+的准确率，摸索中踩了很多坑，也总结出了一些经验。...现在将一些自己觉得非常实用的模型训练经验写下来作为记录，也方便后来者借鉴验证。...调参经验模型选择通常我会使用一个简单的CNN模型（这个模型一般包含5个卷积层）将数据扔进去训练跑出一个baseline，这一步工作主要是为了验证数据集的质量。...如果这个模型训练结果很差就不要先调试模型，需要检查一下你的训练集数据，看看图像的质量，图像标签是否正确，模型的代码是否正确等等，否则就是在做无用功，毕竟：garbage in,garbage out。...还有就是先跑几百个epoch看loss的变化趋势。数据预处理训练数据对模型的影响是决定性的，提高训练数据的质量，就是在提高模型的准确率。

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云本机应用程序成熟度的模型

在本文中，我将讨论来自开放数据中心联盟（ODCA）的成熟度模型，用于评估应用程序的云本地性。...[云本地应用程序成熟度模型] 我最近从开放数据中心联盟（ODCA）上阅读了一篇非常好的论文，名为“ 最佳实践：构建云感知应用程序1.0版”。...等级1 - 松耦合在此级别，应用程序与底层基础架构基元分离，所有主要应用程序组件（或层）应该彼此分离。一个好的第一步是将您的应用程序从存储和数据管理层中分离出来。这可能还包括配置数据，日志等。...的所有问题，如果您回答“是”→级别4 总结来自开放数据中心联盟的云应用程序成熟度模型提供了评估应用程序的云本机性、了解最佳实践和规划改进的方法。...尽管我可能用了略有不同的级别名称和术语，但差别不大。请记住，该模型仅评估应用程序的成熟度。要成功，您还需要构建DevOps文化。也许我们也需要一个DevOps成熟度模型？

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WebGPU和WebAssembly能否克服Docker的AI GPU问题？

在会议期间，Cormack 解释了 WebGPU 如何展现出巨大的潜力。在与我交谈时，他描述了 WebGPU 如何特别适合移植到 GPU 环境的 Docker 容器。...从历史上看，许多使用 GPU 的应用程序都与 Nvidia CUDA 密切耦合。Cormack 说，复杂的应用程序，例如科学计算，都是针对 GPU 开发的。...相比之下，ML 模型的结构要简单得多，需要快速但并非一定准确的操作，并且重复多次。 “这意味着它们不一定需要与特定硬件紧密集成才能正常运行，”Cormack 说。...Yuan 说，对于需要 AI 服务的应用程序，想法是，与其让 AI 模型在提供 API 的单独服务器上运行，不如将开源 AI 模型嵌入到您的应用程序中并一起打包。...“您希望将您的大型语言模型与应用程序的其余部分打包在一起，以紧密耦合的元素（如提示和上下文窗口）进行打包。人们正在使用 WebAssembly 作为应用程序与大型语言模型交互的运行时或中间件。”

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软考高级架构师：MVP 架构概念和例题

与传统的MVC（Model-View-Controller）模式相比，MVP提供了一种更加清晰分离视图（UI）和逻辑的方法，特别适用于Web和桌面应用程序。...降低耦合度用户输入处理 Controller处理 Presenter处理视图的依赖性视图依赖于模型直接获取数据视图通过Presenter间接与模型交互，不直接依赖模型测试和维护较难测试，因为视图与模型紧密耦合...视图与模型紧密耦合 B. 增强了视图和模型之间的交互 C. 降低了视图和模型之间的耦合度 D. Presenter不参与用户输入的处理在MVC模式中，处理用户输入的组件是？ A....不需要修改Model MVC与MVP区别中，哪项描述是正确的？ A. MVP中的Presenter与视图紧密耦合 B. MVC中的Controller通过接口与View交互 C....Presenter通过定义好的接口与View交互，这样可以降低它们之间的耦合度。答案：C. 降低了视图和模型之间的耦合度。

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强化学习之不基于模型的控制(五)

前一讲讲解了智能体如何在不基于模型的情况下如何进行预测,也就是求解在给定策略下的状态价值或行为价值函数.本章则主要讲解在不基于模型的条件下如何通过个体的学习优化价值函数,同时改善自身行为的策略以最大化获得累积奖励的过程...,这一过程也被称为不基于模型的控制....(off-policy learning) 行为价值函数的重要性在不基于模型的控制时,我们将无法通过分析,比较基于状态的价值来改善贪婪策略,这是因为基于状态价值的贪婪策略改善需要知晓状态间的转移概率(...,那么自然就比较容易从中选出一个最优价值对应的行为了.实践证明,在不基于模型的强化学习问题中,确定状态行为对的价值要容易得多.简化过程如下图所示: ?...为了使用计算机程序解决这个问题,我们首先将这个问题用强化学习的语言再描述一遍.这是一个不基于模型的控制问题,也就是要在不掌握马尔科夫决策过程的情况下寻找最优策略.环境世界中每一个格子可以用水平和垂直坐标来描述

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不添加任何数学成分的纯分类模型

也许现在说起机器学习，普遍都有一种印象，那就是机器学习的模型就是数学模型，需要学许多很复杂的数学符号和很难懂的数学概念才能弄懂原理。这也是让许多同学最终对机器学习望而却步的原因。...不过，这里要说的是，学机器学习模型不是学数学。现代数学最大的特点，就是演绎法构造了一套庞大的公理体系。这就是为什么总感觉学习数学，就是在学习各种定义、公理、推论和证明，是纯粹的逻辑游戏。...机器学习最大的不同，在于机器学习是一套实践之学。机器学习模型最终总是要解决实际问题，可解释性很强但效用很糟糕的模型是流行不起来的。啥意思呢，就是光理论很漂亮，预测效果扑街，照样要完蛋。...反过来，如果模型的原理并不数学也不复杂，但是预测效果很好，反而能很快流行起来。一批从生活中攫取灵感的机器学习模型因此涌现出来。譬如KNN。 KNN模型简单得异乎寻常，原理都在名字里了。...对，这就是KNN模型进行分类的全部原理。不含任何数学成分，可以放心学习。完。等等，感觉好像还是不很理解？那了解一下KNN的分类过程就肯定理解了。

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软件概要设计与详细设计

耦合的三大类：无耦合、松散耦合、紧密耦合（避免）常见：非直接耦合：两模块分别能独立地工作不需要另一个模块存在数据耦合：两模块通过参数交换数据信息...（紧密）两个模块既往公共环境送又从里面取，介于数据耦合和控制耦合之间内容耦合（相当紧密）： ①一模块访问另一模块内部数据 ②一模块不通过正常入口转到另一模块内部...MVC被独特的发展起来用于映射传统的输入、处理和输出功能在一个逻辑的图形化用户界面的结构中。 Model（模型）是应用程序中用于处理应用程序数据逻辑的部分。　　...通常模型对象负责在数据库中存取数据。 View（视图）是应用程序中处理数据显示的部分。　　通常视图是依据模型数据创建的。 Controller（控制器）是应用程序中处理用户交互的部分。　　...因为模型与控制器和视图相分离，所以很容易改变应用程序的数据层和业务规则。模型是自包含的，并且与控制器和视图相分离，所以很容易改变应用程序的数据层和业务规则。

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CacheGen:语言模型应用程序的快速上下文加载

随着LLM越来越多地被用于复杂任务，许多应用程序通过使用包含至少数千个标记的长上下文LLM来增强它们的输入(即提示)。...在聊天应用程序中，用户可以在上次交互后几天后恢复与LLM的对话。在这些情况下，她的对话历史记录的KV缓存可能需要从GPU内存中换出，以便为其他活动对话会话节省空间。...正如之前的研究所示，用户体验可能会受到TTFT的极大影响，因为它展示了应用程序的响应能力。...作者的评估使用简单的传输延迟网络模型，该模型在高带宽变化下不起作用。最后，并不是所有的应用程序都能自然地缓存KV特征。...基于搜索的应用程序（例如Google和Bing）使用实时搜索结果作为上下文，除非非常受欢迎的搜索结果，否则它们的不稳定上下文不太可能被重用。

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将Core ML模型集成到您的应用程序中

将简单模型添加到应用程序，将输入数据传递给模型，并处理模型的预测。...下载 SDKs iOS 11.0+ Xcode 9.0+ Framework Core ML 概观此示例应用程序使用经过训练的MarsHabitatPricer.mlmodel模型来预测火星上的栖息地价格...使用生成的MarsHabitatPricer类的初始值设定项来创建模型: let model = MarsHabitatPricer() 获取输入值以传递给模型此示例应用程序使用UIPickerView...使用Core ML时遇到的最常见类型的错误发生在输入数据的详细信息与模型所期望的详细信息不匹配时 - 例如，图像格式错误。...构建并运行Core ML应用程序 Xcode将Core ML模型编译为经过优化以在设备上运行的资源。模型的优化表示包含在您的应用程序包中，用于在应用程序在设备上运行时进行预测。

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【传感器融合】开源 | 香港大学R3LIVE:一种鲁棒的、实时的、RGB、激光雷达-惯性-视觉紧密耦合的状态估计工具包

LIO子系统(FASTLIO)利用了来自激光雷达和惯性传感器的测量，并构建了全局地图的几何结构(即3D点的位置)。VIO子系统利用视觉惯性传感器的数据并呈现地图的纹理(即3D点的颜色)。...更具体地说，VIO子系统通过最小化帧到地图的光度误差，直接有效地融合了视觉数据。本文开发的系统R3LIVE是在我们之前的工作R2LIVE的基础上开发的，经过了细致的架构设计和实现。...实验结果表明，与现有的系统相比，该系统具有更强的鲁棒性和更高的状态估计精度。...R3LIVE是一个面向各种可能应用的多功能和精心设计的系统，它不仅可以作为实时机器人应用的SLAM系统，还可以为测量和绘图等应用重建密集、精确、RGB彩色的3D地图。...此外，为了使R3LIVE更具可扩展性，我们开发了一系列用于重构和纹理网格的离线实用程序，这进一步缩小了R3LIVE和各种3D应用程序(如模拟器、视频游戏等)之间的差距。

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《JavaEE进阶》----10.＜SpringMVC应用分层：【三层架构】＞

3.数据层（Mapper/Dao）：存储和管理与应用程序的相关的数据。...三层架构强调不同维度数据处理的高内聚和低耦合,将交互界面,业务处理和数据库操作的逻辑分开.角度不同也就谈不上互相替代了，在日常的开发中可以经常看到两种共存的情况，比如我们设计模型层的时候往往也会拆分出业务逻辑层...二者的目的是相同的,都是"解耦，分层，代码复用" 三、软件设计原则：高内聚低耦合高内聚低耦合矛盾吗? 不矛盾高内聚：指的是一个模块中各个元素之间的联系的紧密程度。...低耦合：指的是各个模块之间的紧密程度。比如一个企业中，各个部门关联关系要尽可能小，一个部门发生问题，要尽可能降低对其他部门的影响，就是低耦合。但是部门员工关系要尽量紧密，遇到问题一起解决。...这就需要高内聚，紧密相连。四、应用分层的好处 1.降低层与层之间的依赖，结构更加的明确，利于各层逻辑的复用。

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不写代码，就能快速构建精准的机器学习模型

开发者或许会烦恼于构建、训练模型，部署模型和超参调优等繁琐步骤，或许还会受到算力条件的限制，诸多因素都会让深度学习的实战阻碍重重。...Amazon SageMaker 是一套强大的完全托管服务，覆盖深度学习全流程的工作体验，可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署AI模型，大幅度消除过程中的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松...课程加更 Stability AI 推出的火爆 AIGC 领域的 Stable Diffusion 模型从开源之初便深受开发者欢迎。...、语言、音频、视频和 3D 内容生成的新人工智能模型。...此外还宣布将通过 Amazon SageMaker JumpStart 提供一个可供所有亚马逊云科技客户访问的机器学习模型中心。

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【SLAM】开源 | 香港大学以R3LIVE为基础，提出紧密耦合的激光雷达惯性视觉状态估计器的鲁棒实时辐射重建包R3LIVE++

R3LIVE++是在R3LIVE的基础上开发的，通过考虑相机光度标定和相机曝光时间的在线估计，进一步提高了定位和测绘的精度。...我们在公共和私有数据集上进行了更广泛的实验，将我们提出的系统与其他最先进的SLAM系统进行比较。定量和定性结果表明，R3LIVE++在准确性和鲁棒性方面都有显著提高。...此外，为了证明R3LIVE++的可扩展性，我们基于重建的地图开发了几个应用程序，如高动态范围(HDR)成像、虚拟环境探索和3D视频游戏。最后，我们在Github上发布了代码、硬件设计和数据集。...R2LIVE【传感器融合】开源 | 香港大学提出一种鲁棒的、实时紧密耦合的多传感器融合框架，性能SOTA！ 2....R3LIVE【传感器融合】开源 | 香港大学R3LIVE:一种鲁棒的、实时的、RGB、激光雷达-惯性-视觉紧密耦合的状态估计工具包声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有

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Spring Web 应用的最大败笔

如果我们一起来看看大部分Spring的Web应用程序，常见的错误的设计如下： 1.领域模型对象用来存储应用的数据(当作DTO使用)，领域模型是贫血模型这样的反模式。 2.服务层每个实体有一个服务。...(不应将原属于领域模型的行为方法等划放在服务中实现，对象不但有属性还有行为) 服务类有很多依赖，以及大量的循环依赖。更像网络紧密耦合和单片服务。这使得很难理解，维护和重用。...(跳下来会摔伤，自己没有脑子或被洗脑，变成僵尸，只听从执行，不思考自己的安全，这就是贫血模型的问题) 将业务逻辑从服务层迁移到域模型类有下面三个优势： (1)我们的代码将以逻辑方式切割，服务层只要关注应用逻辑...(3)服务层的源代码是清洁的，不包含任何复制粘贴代码 2. 将每个实体服务切割为单一目标的更小的服务。...每个服务类的依赖较少，这意味着他们不再是紧耦合的源头。他们是较小的和松耦合的组件。服务类更容易理解，维护和重用。

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亚马逊的分布式计算宣言

这篇文章以时间胶囊的方式概述了亚马逊架构的演变，与今天许多关于系统架构的争论以及几乎所有正在演变中的架构都不可避免会面临的挑战紧密相关。...宣言中写道：业务应用程序直接访问数据库，并了解其中的数据模型。这意味着应用程序和数据模型之间存在非常紧密的耦合，即使功能保持不变，修改了数据模型也必须修改应用程序。...尽管分布式计算宣言是在 1998 年写的，但不管从哪一方面来看，1997 年的亚马逊已经是一个分布式系统了。问题出在接口上——数据存储充当组件和关注点之间的接口，导致存储和业务逻辑之间存在紧密耦合。...我们当前的思维模式是以数据为中心，在为业务需求建模时，我们总是采用以数据为中心的方法。我们的解决方案通常是修改数据库的表或列，并将数据模型嵌入到应用程序中。...他们发现，尽管订单流在后端是紧密耦合的，但它们已经是工作流了：我们已经有了一个“订单管道”，从客户下单到发货，各种业务流程都会操作这个管道。

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CDP上使用Iceberg 的 5 个理由

事实上，我们最近宣布与我们的云生态系统集成，为企业带来 Iceberg 的好处，因为他们正在走向公共云，并在他们采用更融合的架构（如Lakehouse ）时。...然而，到目前为止，仍然缺少一块——表的模式和存储优化是紧密耦合的，也和引擎紧密耦合，因此充满了警告。另一方面，Iceberg 是一种开放的表格格式，可与开放文件格式配合使用，以避免这种耦合。...表信息（如模式、分区）作为元数据（manifest）文件的一部分单独存储，使应用程序更容易快速与表和他们选择的存储格式集成。...3：开放性能开源对于避免供应商锁定至关重要，但许多供应商会吹捧开源工具，而不承认他们的内部版本和开源社区之间的差距。这意味着如果您尝试使用开源版本，您将看到巨大的差异——因此您无法避免供应商锁定。...通过这些历史特征库，可以重新评估模型、识别缺陷并部署更新更好的模型。简化数据管理大多数数据从业者将大部分时间用于处理数据管理的复杂性。

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